本發(fā)明涉及一種智能躺椅墊，具體涉及一種催眠智能躺椅墊及其心率和呼吸波的測量方法。

背景技術(shù)：

近些年隨著人們生活節(jié)奏的加快，工作壓力與生活壓力的增大，很多人的神經(jīng)長期處于高強(qiáng)度緊張狀態(tài)，因此，失眠的現(xiàn)象越來越普遍。失眠常常給人的健康帶來很大的危害，輕者神經(jīng)疲乏、頭暈、情緒低落等，嚴(yán)重者造成神經(jīng)衰弱、身體免疫力降低，引發(fā)各種慢性疾病。但很多人卻忽視了失眠的危害性，因此，排除睡眠障礙、保障健康睡眠成為一大社會課題?，F(xiàn)有的智能躺椅一般只能通過按摩來緩解疲勞，沒有測量人體生理要素比如心率與呼吸的功能，無法了解用戶的身體狀況。此外對人體按摩時受力的情況也沒有跟蹤，因而無法高效的實(shí)現(xiàn)較好的按摩效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種催眠智能躺椅墊及其心率和呼吸波的測量方法，解決目前缺少測量人體生理要素的設(shè)備以及相關(guān)的測量人體生理要素的方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：

一種催眠智能躺椅墊，其特征是，包括躺椅墊主體、按摩模塊、壓電薄膜傳感器、應(yīng)力計(jì)傳感器、催眠器、自動調(diào)整躺椅位置裝置和控制模塊；所述躺椅墊主體用于承托使用者；所述按摩模塊分別設(shè)置在躺椅墊主體上，用于對人體的各個部位進(jìn)行按摩，按摩主要是對人體各個部位的穴位進(jìn)行揉捏、敲打、振動、行走等動作，達(dá)到消除疲勞，放松肌肉，從而達(dá)到催眠的效果；所述壓電薄膜傳感器設(shè)置在躺椅墊主體內(nèi)，呈陣列分布均勻，用于心率和呼吸的測量；所述應(yīng)力計(jì)傳感器集成于壓電薄膜傳感器的下面，其固定裝置的下方存在一定的空隙，便于更精確的測量人體各個位置的應(yīng)力分布，用于測量各個位置的應(yīng)力分布，并將數(shù)據(jù)傳遞給控制模塊；所述自動調(diào)整躺椅位置裝置用于控制躺椅墊主體的傾斜角度；所述催眠器設(shè)置在躺椅墊主體的上端，智能開啟催眠器，通過智能釋放α腦電波，起到消除疲勞和催眠作用，控制模塊通過自動分析心率和呼吸的情況以及應(yīng)力分布情況，向催眠器發(fā)出指令，控制其開啟或者關(guān)閉；所述控制模塊分別與壓電薄膜傳感器、應(yīng)力計(jì)傳感器、催眠器和自動調(diào)整躺椅位置裝置相連接，通過自動分析心率和呼吸的情況，向躺椅各區(qū)間的按摩模塊發(fā)出指令，從而控制單個或多個按摩模塊的電機(jī)開啟按摩工作；控制模塊通過分析受力情況，向躺椅位置自動調(diào)整躺椅位置裝置的電機(jī)發(fā)出指令，從而控制躺椅調(diào)整傾斜幅度，直到躺椅墊的受力達(dá)到最佳，此時，人體的重力完全落在躺椅上，躺姿達(dá)到最佳；

進(jìn)一步地，所述按摩模塊均采用滑輪組式的滾動力來進(jìn)行按摩；所述催眠器采用α波發(fā)生器。

進(jìn)一步地，所述壓電薄膜傳感器呈正八邊形，其由四部分組成：金屬電極、pvdf壓電薄膜、引線和屏蔽層；具體包括從上到下依次組合的第一屏蔽層、第一金屬電極、pvdf壓電薄膜、第二金屬電極和第二屏蔽層組成；所述壓電薄膜傳感器頂面設(shè)置有軟質(zhì)填充物，直接與人體接觸，底面設(shè)置有厚度為2nm～6nm的塑料硬質(zhì)襯底，以減少皮膚表面的震動干擾；

進(jìn)一步地，還包括依次連接的心電信號檢測模塊、心電信號處理模塊、心率和呼吸測量模塊、心率和呼吸的實(shí)時顯示模塊；所述心電信號檢測模塊與壓電薄膜傳感器相連接；心電信號處理模塊包括依次連接的低通濾波器、高通濾波器、陷波濾波器、ad轉(zhuǎn)換；心率和呼吸的實(shí)時傳輸顯示模塊包括藍(lán)牙模塊和移動終端模塊；

進(jìn)一步地，所述心電信號檢測模塊采用信號前置電荷放大器。

進(jìn)一步地，前置電荷放大器采用op27gs型號；所述低通濾波器選用max292芯片，設(shè)置的截止頻率45hz；所述高通濾波器采用4通道通用濾波器，設(shè)置的截止頻率為0.04hz；所述陷波濾波器選用雙t網(wǎng)絡(luò)陷波濾波電路，用以消除工頻噪聲；所述ad轉(zhuǎn)換芯片的型號為ad7746。

基于上述催眠智能躺椅墊的心率和呼吸波的測量方法，其特征是，包括以下幾個步驟：

其特征是，包括以下幾個步驟：

步驟1)心電信號經(jīng)過ad轉(zhuǎn)換后成為數(shù)字信號，選取t1秒鐘的心電信號作為樣本數(shù)據(jù)；

步驟2)對步驟1)所得到的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用基于改進(jìn)的粒子群pso算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行去噪，主要是去除工頻干擾、肌電干擾、基線漂移三方面的噪聲；

步驟3)對預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行小波處理，將含噪聲的信號進(jìn)行多尺度分解，分解為若干層；

獲得各個尺度上的細(xì)節(jié)分量和近似分量，將噪聲占優(yōu)的頻帶置零，提取有用信號占優(yōu)的頻帶；把小波分解的最后一層的近似分量和處理后的每一層細(xì)節(jié)分量，進(jìn)行信號的小波重構(gòu)后得到呼吸波；

步驟4)取預(yù)處理后的信號的峰谷值，將波峰值減去波谷值得出對應(yīng)的一組序列，再把這一組序列中的每t2ms取出最大的兩個，最后，利用標(biāo)準(zhǔn)差的原則來搜索符合心率的峰值；

步驟5)計(jì)算心率和呼吸波，通過藍(lán)牙發(fā)送給移動終端，并顯示心率和呼吸波的圖形和數(shù)字。

進(jìn)一步地，所述步驟2)中選取sym8為小基波函數(shù)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱層節(jié)點(diǎn)激勵函數(shù)，將sym8小基波函數(shù)進(jìn)行若干尺度分解，獲得的尺度和平移參數(shù)作為輸入層的權(quán)值及隱層閾值；以ad轉(zhuǎn)換后獲得的心電信號為輸入，去噪后的心電信號為輸出。

進(jìn)一步地，所述t1＝4，t2＝400。

本發(fā)明所達(dá)到的有益效果：通過在智能躺椅墊的上方安裝了α波發(fā)生器，通過綜合分析心率和呼吸的情況以及應(yīng)力分布情況，智能的釋放α波，誘導(dǎo)人的大腦與其同步，從而達(dá)到促進(jìn)催眠的效果，并且可以智能的啟動各個按摩模塊的電機(jī)，從而實(shí)現(xiàn)催眠智能化，此外所采用的濾波算法選用改進(jìn)的粒子群pso算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以很好的除去噪聲，提取更準(zhǔn)確的心電信號。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的躺椅示意圖；

圖2是本發(fā)明的催眠智能躺椅墊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是本發(fā)明的應(yīng)力計(jì)和壓電薄膜傳感器結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明的壓電薄膜傳感器的示意圖；

圖5是本發(fā)明的應(yīng)力計(jì)傳感器結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明的α波發(fā)生器的硬件電路示意圖；

圖7是本發(fā)明的用于心率和呼吸測量的硬件電路示意圖；

圖8是本發(fā)明的各模塊的關(guān)系示意圖；

圖9是本發(fā)明的躺椅工作的整體流程圖；

圖10是本發(fā)明的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)緊致結(jié)構(gòu)圖；

圖11是本發(fā)明的改進(jìn)的粒子群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號去噪流程圖；

圖12是本發(fā)明的心電信號的數(shù)據(jù)樣本圖；

圖13是本發(fā)明的去噪后的心電信號圖；

圖14是本發(fā)明的提取的呼吸波圖；

圖15是本發(fā)明的獲取的峰谷值圖；

圖16是本發(fā)明的峰谷差值序列圖；

圖17是本發(fā)明的峰谷值相加最大值序列圖；

圖18是本發(fā)明的心率值圖；

圖19是本發(fā)明的移動終端顯示的心率和呼吸圖。

圖中附圖標(biāo)記的含義：

1-催眠器，2-躺椅墊，3-壓電薄膜傳感器、4、5、6、7、8-按摩模塊，9-自動調(diào)整躺椅位置裝置，10-應(yīng)力計(jì)傳感器，11-第一屏蔽層，12-第一金屬電極，13-pvdf壓電薄膜，14-第二金屬電極，15-第二屏蔽層，16-壓電薄膜傳感器，17-引線。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。以下實(shí)施例僅用于更加清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而不能以此來限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。

如圖2所示的一種催眠智能躺椅墊，包括躺椅墊主體、按摩模塊、壓電薄膜傳感器、應(yīng)力計(jì)傳感器、催眠器、自動調(diào)整躺椅位置裝置和控制模塊。本實(shí)施例中，控制模塊采用單片機(jī)，基于armcortex-m3內(nèi)核的stm32f103zet6單片機(jī)。

其中，躺椅墊主體用于承托使用者。

按摩模塊分別設(shè)置在躺椅墊主體上，用于對人體的各個部位進(jìn)行按摩，智能實(shí)現(xiàn)對人體的腰、背、臀、腿及腳部進(jìn)行舒適按摩，各個部位的按摩模塊，均采用滑輪組式的滾動力來進(jìn)行按摩，按摩主要是對人體各個部位的穴位進(jìn)行揉捏、敲打、振動、行走等動作，達(dá)到消除疲勞，放松肌肉，從而達(dá)到催眠的效果。

壓電薄膜傳感器設(shè)置在躺椅墊主體內(nèi)，呈陣列分布均勻，用于心率和呼吸的測量。本實(shí)施例中，如圖3所示，壓電薄膜傳感器呈正八邊形。壓電薄膜傳感器由金屬電極、pvdf壓電薄膜、引線和屏蔽層構(gòu)成。如圖4所示，壓電薄膜傳感器由第一屏蔽層、第一金屬電極、pvdf壓電薄膜、第二金屬電極、第二屏蔽層從上至下疊加而成。壓電薄膜傳感器的最上面為軟質(zhì)填充物，直接與人體接觸；壓電薄膜的最下面采用厚度約為2nm～6nm的塑料硬質(zhì)襯底，以減少皮膚表面的震動干擾；呈陣列分布的壓電薄膜傳感器均勻的分布在所述主體上，用于心率和呼吸的測量。

單片機(jī)系統(tǒng)通過自動分析心率和呼吸的情況，向躺椅各區(qū)間的按摩模塊發(fā)出指令，從而控制單個或多個按摩模塊的電機(jī)開啟按摩工作。在本實(shí)施例中如圖4所示，當(dāng)有人趟在躺椅上時，壓電薄膜會受到外力作用而變形，內(nèi)部會產(chǎn)生極化現(xiàn)象，其兩個相對表面上會出現(xiàn)正負(fù)相反的電荷，當(dāng)人離開躺椅墊時，壓電薄膜又恢復(fù)到不帶電的狀態(tài)。當(dāng)有人躺在躺椅墊時，躺椅墊通過單片機(jī)系統(tǒng)自動分析判斷心率和呼吸是否正常，如果心率和呼吸不正常，躺椅會自動的啟動催眠器和調(diào)整躺椅位置并啟動對應(yīng)的按摩模塊，促使人進(jìn)入睡眠狀態(tài)。

如圖3所示，應(yīng)力計(jì)傳感器集成于壓電薄膜傳感器的下面。如圖5所示，應(yīng)力計(jì)傳感器的四個角分別用引線引出，應(yīng)力計(jì)傳感器固定在固定裝置的表面上，固定裝置的下面固定在躺椅墊內(nèi)側(cè)，固定裝置的下面的中間有一定空間的空隙，當(dāng)有外力作用在應(yīng)力計(jì)上時，應(yīng)力計(jì)傳感器更容易向四周被拉伸，從而提高了測量精度，測量精度可達(dá)到10^-6ε。當(dāng)有人躺在躺椅墊時，躺椅墊內(nèi)置陣列式分布的應(yīng)力計(jì)傳感器通過單片機(jī)系統(tǒng)自動判斷人體的躺姿是否最佳，如果非最佳，躺椅會自動不斷調(diào)整躺椅的傾斜程度，直到躺椅墊的受力分布達(dá)到最佳，即，躺姿最佳，與此同時自動啟動對應(yīng)的按摩模塊進(jìn)行按摩，使身體各個部位的重力得到充分的釋放。

自動調(diào)整躺椅位置裝置用于控制躺椅墊主體的傾斜角度，其內(nèi)部設(shè)置有電機(jī)，與控制模塊相連接。

催眠器設(shè)置在躺椅墊主體的上端，智能開啟催眠器，通過智能釋放α腦電波，起到消除疲勞和催眠作用，單片機(jī)系統(tǒng)通過自動分析心率和呼吸的情況以及應(yīng)力分布情況，向催眠器發(fā)出指令，控制其開啟或者關(guān)閉。

以上各個部分使用時，相互之間的傳遞關(guān)系如圖8所示：壓電薄膜傳感器與單片機(jī)系統(tǒng)相連，用于心率和呼吸的測量，單片機(jī)系統(tǒng)自動通過分析心率和呼吸的情況，向躺椅各區(qū)間的按摩模塊發(fā)出指令，從而控制單個或多個按摩模塊的電機(jī)開啟按摩工作，同時向催眠器發(fā)出相應(yīng)的指令，控制α波信號發(fā)生器的開啟或關(guān)閉。

應(yīng)力計(jì)傳感器與單片機(jī)系統(tǒng)相連，每個應(yīng)力計(jì)傳感器的固定裝置下方存在一定的空隙，便于更精確的測量人體各個位置的應(yīng)力分布，單片機(jī)系統(tǒng)自動通過分析受力情況，向躺椅位置自動調(diào)整躺椅位置裝置的電機(jī)發(fā)出指令，從而控制躺椅調(diào)整傾斜幅度，直到躺椅墊的受力達(dá)到最佳，此時，人體的重力完全落在躺椅上，躺姿達(dá)到最佳。

催眠器1的內(nèi)部是α波發(fā)生器，與單片機(jī)系統(tǒng)相連，綜合分析心率和呼吸的情況以及應(yīng)力分布情況，智能的釋放α波，誘導(dǎo)人的大腦與其同步，從而達(dá)到促進(jìn)催眠的效果，單片機(jī)系統(tǒng)自動通過分析心率和呼吸的情況以及應(yīng)力分布情況，向催眠器發(fā)出指令，控制其開啟或者關(guān)閉。如圖6所示，為α波信號發(fā)生器的硬件電路示意圖，α波信號發(fā)生器電路包括微控制器、時序控制電路、模擬腦電波發(fā)生器、調(diào)幅信號模塊、功率放大器、耦合線圈和腦電波濾波器。微控制器通過時序控制電路，來開啟或者關(guān)閉模擬腦電波發(fā)生器，當(dāng)需要釋放α波信號時，時序控制電路作用于模擬腦電波發(fā)生器，產(chǎn)生不同頻率的α波正弦波，再經(jīng)過調(diào)幅信號模塊，對主頻信號進(jìn)行調(diào)幅，以模擬正常腦電波的“波形結(jié)構(gòu)”，再經(jīng)過功率放大模塊，對得到的α波腦電波進(jìn)行放大，再經(jīng)過腦電波濾波器進(jìn)行濾波，最后通過耦合線發(fā)送α波腦電波，當(dāng)人的大腦躺在催眠器上，就能起到誘導(dǎo)人的大腦與其同步的效果，從而達(dá)到促進(jìn)催眠的效果。

自動調(diào)整躺椅位置裝置9，與單片機(jī)系統(tǒng)相連，讓躺椅上的人體軀干部位略微低于小腿和大腿位置高度，使軀干與雙腿之間的仰角，在110度到130度范圍內(nèi)智能調(diào)整，自動調(diào)整躺椅位置裝置根據(jù)應(yīng)力計(jì)測得的受力分布情況，確保人體各部分的重力最佳的分布在躺椅上為止，達(dá)到完全釋放人體的重力，躺椅工作的整個流程參見圖9。

此外，本智能躺椅墊上還包括依次連接的心電信號檢測模塊、心電信號處理模塊、心率和呼吸測量模塊、心率和呼吸的實(shí)時顯示模塊。

心電信號檢測模塊與壓電薄膜傳感器相連接。心電信號處理模塊包括依次連接的低通濾波器、高通濾波器、陷波濾波器、ad轉(zhuǎn)換。心率和呼吸的實(shí)時傳輸顯示模塊包括藍(lán)牙模塊和移動終端模塊。

本實(shí)施例中，心電信號檢測模塊采用信號前置電荷放大器。具體地，前置電荷放大器采用op27gs型號。低通濾波器選用max292芯片，設(shè)置的截止頻率45hz。高通濾波器采用4通道通用濾波器，有很低的失調(diào)電流、漂移電流和偏置電流，設(shè)置的截止頻率為0.04hz。陷波濾波器選用雙t網(wǎng)絡(luò)陷波濾波電路，用以消除工頻噪聲。ad轉(zhuǎn)換芯片的型號為ad7746，進(jìn)一步來消除全部干擾信號。

這里由于壓電薄膜傳感器所采用的pvdf壓電薄膜是敏感部件，其作用是將原微弱低頻的脈搏壓力信號轉(zhuǎn)換成電信號，因壓電薄膜內(nèi)阻很高，而心電信號非常微弱，所以必須設(shè)置前置電荷放大器，電荷放大器能與pvdf壓電薄膜阻抗匹配，把輸入高阻抗變?yōu)榈妥杩馆敵?，將微弱電荷轉(zhuǎn)換成電壓信號并放大。電荷靈敏前置放大器能將高內(nèi)阻的電荷源轉(zhuǎn)換為純內(nèi)阻的電壓源且輸出電源正比于輸入電荷，因此，選用型號為op27gs的運(yùn)算放大器，運(yùn)算放大器設(shè)置的放大倍數(shù)為100，使其得到較好的共模抑制比。

在這里的心率和呼吸測量模塊采用軟件算法處理，心率和呼吸測量模塊的硬件示意圖參見圖7，心電信號因其微弱性而極易受到外界各種強(qiáng)噪聲的干擾，使之湮沒于其中而無法得到精準(zhǔn)的心電圖信號，心電信號在ad轉(zhuǎn)換的過程中不可避免地會引入噪聲干擾，主要噪聲干擾包括工頻干擾、肌電干擾、基線漂移三方面的噪聲，所以，利用改進(jìn)的粒子群pso算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件算法進(jìn)行處理后，進(jìn)行心率和呼吸波的提取。

具體包括以下幾個步驟：

步驟1)心電信號經(jīng)過ad轉(zhuǎn)換后成為數(shù)字信號，選取的t1秒鐘的心電信號作為樣本數(shù)據(jù)(如圖12)；本實(shí)施例中t1＝4。

步驟2)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理基于改進(jìn)的粒子群pso算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行去噪，基于改進(jìn)的粒子群算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號去噪(本方法屬于現(xiàn)有技術(shù)，這里不做贅述)流程圖如圖11所示，主要是去除工頻干擾、肌電干擾、基線漂移三方面的噪聲；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)緊致型結(jié)構(gòu)圖參見圖10。

以ad轉(zhuǎn)換后獲得的心電信號為輸入，去噪后的心電信號為輸出，預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)參見圖13。

步驟3)取預(yù)處理后的信號進(jìn)行小波多尺度分解，分解為若干層，從而提取出呼吸波；

獲得各個尺度上的細(xì)節(jié)分量和近似分量；將噪聲占優(yōu)的頻帶置零，提取有用信號占優(yōu)的頻帶；把小波分解的最后一層的近似分量和處理后的每一層細(xì)節(jié)分量，進(jìn)行信號的小波重構(gòu)后得到呼吸波。

本實(shí)施例中進(jìn)行小波處理時選用的小基波為sym8，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱層節(jié)點(diǎn)激勵函數(shù)，將sym8小基波函數(shù)進(jìn)行10尺度分解，獲得的尺度和平移參數(shù)作為輸入層的權(quán)值及隱層閾值。

在本實(shí)施例中，經(jīng)過多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)呼吸波一般在第8層。如圖14。

步驟4)取預(yù)處理后的信號的峰谷值，參見圖15，深色的圓圈代表波峰值，淺色的圓圈代表波谷值；然后用波峰值減去波谷值得出對應(yīng)的一組序列，如圖16所示，每一根柱狀圖代表一組波峰值與波谷值的差值；再從這一組序列的每400ms中取出最大的兩個，如圖17所示；最后，利用標(biāo)準(zhǔn)差的原則來搜索符合心率的峰值，虛線代表的是峰值點(diǎn)，如圖18所示。

步驟5)計(jì)算心率和呼吸波，通過藍(lán)牙發(fā)送給移動終端，并顯示心率和呼吸波的圖形和數(shù)字，如圖19所示。

心率和呼吸的實(shí)時傳輸顯示模塊，計(jì)算出的心率值和提取的呼吸波，通過藍(lán)牙與移動終端進(jìn)行無線通訊，相應(yīng)的心率和呼吸波數(shù)據(jù)會在移動終端上以波形圖和數(shù)字的形式實(shí)時顯示。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和變形，這些改進(jìn)和變形也應(yīng)視是本發(fā)明的保護(hù)范圍。