用于估计运动期间的心率的设备和方法

摘要

本发明涉及一种用于确定人（20）的心率的便携式设备（10），该设备包括心率测量单元、用于测量身体部分（12）的运动的运动测量单元和处理单元。处理单元适于测量心率信号的信号质量，并且相应地在两个计算模态之间切换：如果信号质量高于预定义阈值，则基于心率信号计算心率；如果信号质量如此差，以至于基于心率信号可靠地计算心率在技术上不再可能，则处理单元切换到其第二计算模态，其中通过估计取决于运动信号的频率的心率常数并且限定起始于最后可靠测量的心率且结束于估计的心率常数的心率的指数演进而基于运动信号估计心率。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于确定人的心率的便携式设备。本发明进一步涉及一种相应的方法和系统。更进一步，本发明涉及一种用于控制所述设备执行所述方法的步骤的计算机程序。

背景技术

由于过着不活跃的生活的人的数量日益增加，在过去数十年开发了许多身体活动推广产品和服务，二者均用于研究和商业目的。所述身体活动推广产品在大多数情况下试图计算或估计心率以便显示身体活动期间人的脉搏。目前，测量运动选手的心率的最成功的设备利用了胸带。这些设备测量运动选手的身体活动期间心脏的电信号（ECG）。然而，这些胸部束带穿戴起来不舒适，这实际地将其使用限制于严肃的运动选手。

由于越来越多的人们意识到为其健康监视心率的力量，并且大多数人由于其不舒适性而设法避免穿戴这种胸部束带，因此测量心率的范例从高分辨率和低舒适性慢慢地变化到中等分辨率但是更高的穿戴舒适性。

这例如通过光学心率监视器来实现，所述光学心率监视器可以附接到身体的不同部分，例如也附接到运动选手的手腕。从现有技术获悉的这一种类的设备在商业上以ePulse2?名称分布。该心率监视器包括类似于市场上可获得的脉搏血氧计的光学传感器。它被实现为可以方便地戴在手腕上的臂带。

然而，用于心率测量的光学传感器尤其是在大而快速的运动的情况下遭受大的运动伪像，就如这些伪像在像跑步、骑车或划船那样的身体活动期间出现的一样。这是因为光学传感器事实上光学地测量血管内的血流量，所述血流量当然也受身体运动的影响，从而间断的、粗糙的运动在血管内出现。这导致大的运动伪像，其使得心率测量复杂化。

出于这个原因，从现有技术获悉的一些光学传感器使用附加的运动传感器测量出现的身体部分的运动并且补偿造成的运动伪像。然而，存在限制。当该传感器所附接的身体部分的运动变得非常大时，即使当分别利用从运动传感器提供的运动信号补偿或适应性调节测量信号时，该光学传感器也不再提供可靠的测量。

在这种情况下，心率监视器或者显示错误的心率值，或者根本不显示心率值。这被认为是一个主要的缺点，因为测量导致不精确的心率或者不显示心率。

大量用户的若干年体验表明，参与者高度重视这样的心率测量的可靠性和舒适性。特别地，当运动选手或运动员参与剧烈活动或锻炼时，他们认为有必要始终具有当前心率的可靠、实时反馈。如果心率监视器登记了错误的心率或者甚至不显示心率的值，那么这可能被体验为使人变得消极，并且对于设备的总体感知具有负面的影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种开头所提到的种类的允许实现改进的心率测量的设备、方法、系统和相应的软件，其中心率以对于用户舒适的方式测量，并且该测量甚至当强烈运动出现在用户的测量的身体部分时仍然给出可靠的测量结果。本发明的目的尤其是在最大的精确度上计算或估计心率并且克服可能导致心率测量失败的心率信号内大的运动伪像的问题。

在第一方面中，依照本发明，这个目的通过一种用于确定人的心率的便携式设备实现，所述便携式设备包括：

- 心率测量单元，其用于随着时间测量人的心率以便生成心率信号，

- 运动测量单元，其用于随着时间测量人的身体部分的运动以便生成运动信号，以及

- 处理单元，其适于测量心率信号的信号质量，在所述信号质量高于预定义阈值的情况下基于心率信号计算心率，并且在所述信号质量低于所述阈值的情况下基于运动信号估计心率。

在本发明的第二方面中，提出了一种相应的方法，该方法包括步骤：

- 随着时间测量人的心率以便生成心率信号，

- 随着时间测量人的身体部分的运动以便生成运动信号，

- 测量心率信号的信号质量，以及

- 在所述信号质量高于预定义阈值的情况下基于心率信号计算心率，并且在所述信号质量低于所述阈值的情况下基于运动信号估计心率。

在本发明的第三方面中，提出了一种用于确定人的心率的系统，所述系统包括：

- 便携式心率测量设备，其用于随着时间测量人的心率以便生成心率信号，

- 便携式运动测量设备，其用于随着时间测量人的身体部分的运动以便生成运动信号，以及

- 处理设备，该处理设备包括：通信接口，其用于接收所述心率信号和所述运动信号；以及处理装置，其适于测量心率信号的信号质量，在所述信号质量高于预定义阈值的情况下基于心率信号计算心率，并且在所述信号质量低于所述阈值的情况下基于运动信号估计心率。

在本发明的又一方面中，提出了一种计算机程序产品，其包括程序代码装置，该程序代码装置用于在所述计算机程序在计算机上执行时使得计算机控制所述便携式设备以执行所述方法的步骤。

从属权利要求中限定了本发明的优选实施例。应当理解的是，要求保护的方法和要求保护的系统具有与要求保护的便携式设备相似和/或相同的且如从属权利要求中所限定的优选实施例。

发明人已经认识到，甚至在由心率测量单元生成的心率信号由于运动伪像而变得不可靠时，仍然可以以可靠的方式估计心率。依照本发明，在这样的情况下，基于由运动测量单元提供的运动信号估计心率。基于运动信号估计心率意味着心率至少基于运动信号而被估计，这再次意味着其他的参数和信号也可以包含到该估计中。为了实现这种心率测量，处理单元适于测量心率信号的信号质量。在心率信号高于预定义阈值的情况下，可以基于心率信号测量心率。这可以通过心率信号的频率评估来完成，所述频率评估导致人的脉搏的确定。

另一方面，如果心率信号的信号质量被检测为低于所述预定义阈值，那么可以基于运动信号估计心率。另外，处理单元适于从其中根据测量的心率信号计算心率的第一模态（mode）切换到其中基于测量的运动信号估计心率的第二模态。这两个模态之间的切换取决于阈值。

所述阈值指示心率信号内的噪声水平，其中由心率测量单元测量的心率信号分别在超过特定噪声水平时或者在低于所述阈值运行（under-run）时变得不可靠。换言之，所述阈值指示基于心率信号可靠地计算心率所需的心率信号的最小信号质量。该阈值可以根据实验确定，这些实验评估在设备的什么运动水平下，引入到心率信号中的运动伪像变得如此大或如此强烈，以至于不再能够仅仅从心率信号中提取心率的可靠测量。该阈值或者噪声阈值水平不一定需要为确切的值。它也可以是其中心率信号的信号质量从良好的或充分的测量质量过渡到低的、不充分的测量质量的值范围。仍然换而言之，该阈值指示心率信号的最低可能信号质量水平，低于该质量水平，基于心率信号的心率计算将分别导致失败或者处于容许失败范围之外的错误心率值。

通过利用运动信号，有可能也在其中心率信号由于大的运动伪像的原因而不能用的情况下可靠地估计心率。与开头提到的现有技术的设备相比，这是一个主要的优点，因为用户甚至在其中设备遭受高的加速度或者强烈振动的情况下也接收到其心率/脉搏的可靠反馈。

与现有技术设备形成对照的是，所提出的便携式设备因此允许甚至在其中心率测量单元发生故障的情况下一直向用户提供心率。

基于运动信号估计心率不一定意味着仅仅考虑运动信号以估计心率。甚至在上面提到的其中心率信号的信号质量低于预定义阈值的情况下，仍然可以考虑心率信号。在这样的实施例中，处理单元适于分别基于取自运动信号的信息校正或者适应性调节心率信号。换言之，在这种情况下利用可以根据运动信号确定的校正值校正心率信号，例如通过对心率信号与运动引起的信号部分进行比较/相减而滤除心率信号内出现的噪声。

依照本发明的一个实施例，即使在心率信号的信号质量高于所述预定义阈值的情况下可以直接根据心率信号计算心率，处理单元也可以适于基于心率信号计算心率并且适于基于运动信号适应性调节计算的心率。然而，这在可以以可靠的方式测量心率时不一定是所需要的。但是，这种措施可以被实现为心率测量的进一步改进。

依照本发明，心率测量单元可以由允许随着时间测量人的心率的任何种类的传感器实现。这也可以包括电ECG电极。依照本发明的一个优选的实施例，心率测量单元包括光学传感器，尤其是用于随着时间测量人的血脉搏波以生成心率信号的光电容积描记（PPG）传感器。PPG传感器包括光电检测器，该光电检测器以正常的方式测量不同波长下血液的吸收率，从而允许确定由于脉动的动脉血液而引起的光吸收率。

这种PPG传感器允许以舒适的方式测量人的脉搏。所述便携式设备可以例如附接到人的手腕。与通常附接到人的指尖或耳垂的已知PPG传感器形成对照的是，在人的手腕上的附接允许该便携式设备的器械用于其中可以舒适地穿戴该设备的不同种类的体育活动。即使在手腕上的附接是优选的，该便携式设备也可以附接到人的任何其他身体部分，例如胸部、腿部或者围绕颈部。

上面提到的运动测量单元优选地包括惯性传感器，该惯性传感器用于测量它所附接的身体部分的至少一个空间维度下的加速度。该惯性传感器优选地适于执行三轴加速度测量。另外，它优选地装备有三个加速度计和/或三个陀螺仪。加速度计被放置成使得其测量轴彼此垂直，以便能够测量所有三个空间维度下的G力。所述三个陀螺仪以类似的垂直模式（pattern）放置，这允许参考任意选择的坐标系测量设备的旋转位置。应当理解的是，陀螺仪不一定是所需要的，因为测量不同空间方向上的加速度的加速度计对于大多数器械是足够的。此外，应当指出的是，单个加速度计也足以生成希望的运动/加速度信号。

所述便携式设备优选地以类似于手表的形状设计。依照本发明的一个实施例，该便携式设备包括用于显示计算的心率的显示器。该显示器允许实时地向用户提供测量的心率/脉搏。该显示器可以以不同的方式实现，例如实现为LED阵列。

依照本发明的一个实施例，所述处理单元适于在频域中通过分析心率信号在心率频率和/或其谐波处的频谱峰而确定心率信号的信号质量。

在该分析中，分别考察这些峰的高度或幅值。这给出心率信号的信号功率的指示。通常，可以说，在频域中形成的峰越高且越清晰，则心率信号的信号质量越好。这主要依赖于以下事实：血脉搏波理想地生成周期信号，其在频域中导致心率频率和/或其谐波处或者附近的清晰的峰。

心率频率和/或其谐波处的清晰的峰因此是用于周期信号的指示器，其又是用于心率信号的良好信号质量的指示器。另一方面，如果心率信号被出现的运动破坏，并且包括运动伪像，那么这将导致功率谱内不同的含噪声峰。一般说来，信号质量可以因此基于心率信号的频谱峰确定。

如果清晰的峰出现在心率频率和/或其谐波处或者附近，那么该信号质量对于基于心率信号计算心率（第一模态）是足够可靠的。另一方面，如果心率信号的频谱分析表明含噪声的频谱，那么处理单元切换到其中基于运动信号估计心率的第二模态。

在一个实施例中，所述便携式设备进一步包括滤除由于该设备的运动而引起的心率信号内的频率分量的频率滤波器，其中处理单元适于确定滤波的心率信号的信号质量。该滤波器允许更容易地根据心率信号检测心率。然而，这不是一个必需的特征，因为在实践中由于运动而引起的频率分量出现在与由于心跳而引起的频率分量不同的频率处。在实践中，因而在大多数情况下有可能清楚地区分不同种类的频率分量，在频域中分析心率信号时尤其如此。

代替在频域中分析心率信号的是，处理单元也可以适于在时域中通过分析自相关函数中在心率周期及其倍数处的峰的高度来确定心率信号的信号质量。在时域中分析心率信号的情况下，处理单元根据信号内的周期分量测量信号质量的水平，其再次为用于可靠心率信号的指示器。这可以例如通过对过零点和/或信号峰计数或者通过分析信号峰的一致性而完成。类似于上面所提到的，处理单元于是根据该信号分析决定是否基于心率信号计算心率（第一模态）或者是否基于运动信号估计心率（第二模态）。

在处理单元的第二工作模态下基于运动信号估计心率优选地如下进行：

依照本发明的一个实施例，处理单元适于通过估计心率常数（HR_constant）并且限定心率的随着时间的指数演进而基于运动信号估计心率，其中心率的指数演进起始于最后可靠测量的心率并且结束于估计的HR_constant。HR_constant是取决于运动信号的频率的人的估计的心率，并且最后可靠测量的心率是利用心率测量单元在低于所述信号质量水平运行之前的时间点最后测量的心率。

因此，处理单元在两个步骤中估计心率。在第一步骤中，估计HR_constant。HR_constant的估计要求分别估计当前运动或者估计设备运动的频率（测量的身体部分的运动的频率）。该频率可以根据测量的运动信号导出。

HR_constant指示在运动的量和强度长时间保持恒定的情况下人的脉搏将增加或减小到的人的脉搏水平。换言之，该估计基于以下假设：人的运动在其中设备切换到第二模态的所谓的过渡时段期间保持恒定，在所述第二模态下，心率基于运动信号进行估计。由于该过渡时段在实践中仅仅是数秒的非常短的时间段，因而该假设已经表明得到良好的逼近。

一旦确定了HR_constant，处理单元就利用基于心率信号测量的最后可靠测量的心率处的起始值以及等于HR_constant的终值限定心率的随着时间的指数演进。已经证明，指数演进以良好且精确的方式反映了人类心脏的自然行为。

该指数行为是用于人的脉搏增加/减少的逼近曲线。该增加/减少也取决于人的身体健康。该指数逼近曲线因此优选地具有时间常数a，其中a为与人的健康有关的、随着健康的增加而减小的常数。

依照本发明的一个实施例，处理单元适于利用HR_constant = 2,1 * f - a计算HR_constant，其中f为运动信号的频率，并且a为指示人的健康的常数，a = 75 - HR_rest，并且HR_rest为人的静息心率。

应当指出的是，上面的由测量的身体部分的运动频率指示的人的身体活动的强度与HR_constant之间的关系是一种线性关系。该关系在申请人进行的实验的基础上发现。这些实验表明，HR_constant停留在运动频率的大约二倍的值处。已经发现，用于健康参数a的一种良好逼近是a = 75 - HR_rest。

静息心率HR_rest可以例如使用所提出的便携式设备直接测量，该便携式设备在用户休息时，即在用户不运动时测量心率。此外，HR_rest也可以在规则的心率测量期间（在处理单元的第一工作模态下）根据心率信号进行估计。然而，应当指出的是，在不离开本发明的范围的情况下，也可以为a、HR_rest和HR_constant选择其他的值。

代替测量或估计HR_rest的是，也可以设想所述便携式设备包括输入接口，该输入接口可以例如被实现为使得用户能够人工键入他/她的HR_rest的小键盘或者触摸板。按照这种方式，也可以设想用户直接限定他/她的个人健康参数a。

代替人工地限定健康参数a和测量运动频率f的是，一种好得多的确定HR_constant的方法是使用相同用户的先前测量会话。

依照本发明的一个实施例，所述便携式设备进一步包括存储单元，该存储单元适于存储属于人的身体活动的已知强度水平的心率的基准度量，其中处理单元适于基于生成的运动信号确定人的身体活动的强度水平，并且在心率信号的信号质量低于阈值信号质量的情况下通过将确定的强度水平与所述存储单元中存储的基准度量进行比较而确定心率常数（HR_constant）。

所述基准度量可以是根据相同用户的先前测量会话记录的心率测量结果。如果用户在使用相同的便携式设备之前的一天进行了身体活动，诸如例如跑步，那么可以将测量的信号存储在存储单元中。通过将心率信号与相应的运动信号一起记录，可以将计算的心率映射/关联到根据运动信号导出的相应运动水平。

按照这种方式，也有可能使用先前的测量结果确定与人的身体活动的不同强度水平相应的不同心率常数。例如，可以设想在存储单元内将特定量的强度水平映射到相应的心率常数。在这种情况下，不一定需要将所有先前的测量数据都存储在存储单元中。

人的身体活动的强度水平可以例如基于频率、所生成的运动信号的至少一个峰值和/或基于一定时间间隔上生成的运动信号的平均水平或振幅而确定。该强度水平因此指示一种运动水平，它是人在他/她的身体活动期间受到的身体负荷的度量。

存储单元可以例如通过小微芯片实现。基准心率或者基准心率常数的记录可以自动地执行。另外，处理单元切换到记录模态，其中处理的心率和相应的运动强度水平在测量期间并行地存储在存储单元中。如上面已经解释的，基于存储的基准度量确定心率常数导致测量效率增加。用户不再需要人工地键入用来计算HR_constant的参数（参数a、f）。

个人化的HR_constant可以通过分析先前记录的数据以高效的方式确定。推导的参数按照这种方式个人化，使得它们的使用改进了其中处理单元切换到第二工作模态的过渡时段内心率的未来估计。

依照本发明的另一实施例，所述便携式设备包括用于接收关于人的身体活动类型的信息的第一输入接口，其中处理单元适于在心率信号的信号质量低于所述信号质量水平的情况下基于运动信号和身体活动类型估计心率。

该第一输入接口可以例如被实现为集成到便携式设备中的小键盘。按照这种方式，用户可以人工地选择他想要进行的身体活动类型。可以例如向用户显示诸如例如跑步、骑车、划船、举重等等之类的不同身体活动的选择列表。

如果身体活动类型事先已知，那么这简化了运动频率的确定，因为在实践中每种身体活动类型生成具有不同期望平均运动频率的检测的运动信号的不同种类的模式。至少具有关于期望运动频率的粗略信息在处理单元的其中基于运动信号估计心率的第二模态下允许安全的处理时间。

关于身体活动类型的信息也可以允许在过渡时段内适应性调节上面提到的指数逼近曲线。这满足以下事实：心率对于不同种类的身体活动可能具有不同的随着时间的演进，例如，心率可以在骑车活动中与举重活动相比更快地增加/减小。

依照本发明的另一实施例，所述便携式设备包括第二输入接口，该第二输入接口用于接收人的个人数据，尤其是年龄、性别、体重、身高和/或静息心率，其中处理单元适于在心率信号的信号质量低于上面提到的阈值信号质量的情况下基于运动信号和接收的个人数据估计心率。

代替如上面已经解释的根据先前的测量结果确定个人化参数的是，也可以设想用户人工地输入在生理上影响心率及其随着时间的演进的他/她的个人数据。所述第二输入接口可以为额外的键盘或者由用作第一输入接口的相同键盘实现。

个人生理用户数据可以用来使上面提到的参数适于计算HR_constant或者它们可以用来应用附加的生理模型，所述模型于是可以用来在过渡时段期间适应性调节上面提到的心率演进模型。这种生理模型的实例可从现有技术获悉。一些示例性模型例如从科学论文“Reliability and Validity of the Combined Heart Rate and Movement Sensor Actiheart”, European Journal of Clinical Nutrition (2005) 59, 561-570获悉。

总的说来，所提出的便携式设备和相应的方法允许在许多不同的情形下，甚至在其中出现大的运动并且最新技术的光学心率传感器不能够可靠地检测运动选手或者运动员的心率的情形下检测该心率。如前面所解释的，处理单元适于在两个模态之间切换。在第一模态下，在信号质量高于预定义阈值的情况下基于心率信号计算心率。另一方面，如果处理单元不能够基于心率信号可靠地计算心率，那么处理单元切换到第二模态，其中通过使用模型根据运动估计心率，在该模型中，将数据与根据先前的测量结果确定的或者如用户输入而引入的一组值进行比较。所提出的方法从而利用了以下特征之一或者其任意组合：

1. 良好测量直到失败点的历史，

2. 做出的测量的质量的指示，其告知最后的测量失败，

3. 可以预先记录或者根据可靠的测量结果确定的用户简档，和/或

4. 利用根据来自相同用户的先前测量结果确定的参数的生理模型。

附图说明

本发明的这些和其他方面根据以下描述的实施例将是清楚明白的，并且将参照所述实施例进行阐述。其中：

图1示出了依照本发明的便携式设备的示意性器械，

图2示出了图示出依照第一实施例的便携式设备的部件的示意性框图，

图3示出了图示出依照第一实施例的便携式设备的处理单元的输入和输出信号的示意性框图，

图4示出了图示出依照第二实施例的便携式设备的部件的示意性框图，

图5示出了包括相应的信号质量测量结果（图5b）的测量的心率信号（图5a）的第一实例，

图6示出了包括相应的信号质量测量结果（图6b）的测量的心率信号（图6a）的第二实例，

图7示出了包括相应的信号质量测量结果（图7b）的测量的心率信号（图7a）的第三实例，

图8示出了图5中所示的第一实例，其包括依照所提出的方法利用所提出的便携式设备估计的心率信号，

图9示出了图6中所示的第二实例，其包括依照所提出的方法利用所提出的设备估计的心率信号，

图10示出了图7中所示的第三实例，其包括依照所提出的方法利用所提出的设备估计的心率信号，

图11示意性地示出了依照本发明的系统的器械，以及

图12示出了图示出心率与身体锻炼的力量/强度之间的关系的示例性示图。

具体实施方式

图1示意性地示出了通过附图标记10表示的依照本发明的便携式设备的器械。在该图中示例性地示出为跑步者的人20穿戴了用于测量他/她的身体活动期间的脉搏的便携式设备10。

便携式设备10附接到身体部分12，所述身体部分12适合于测量人20的脉搏，即在其上可以容易地跟踪动脉血脉搏的身体部分12。如图1中所示，便携式设备优选地附接到人20的手腕。然而，便携式设备也可以附接到人20的任何其他身体部分12，例如胸部、腿部或者围绕颈部。

如图2的示意性框图中所示，所述便携式设备包括心率测量单元14、运动测量单元16和处理单元18。心率测量单元14和运动测量单元16与处理单元18电耦合。心率测量单元14优选地包括光学传感器，尤其是随着时间测量人20的血脉搏波并且生成心率信号22的光电容积描记（PPG）传感器。

PPG传感器包括光电检测器（未示出），该光电检测器测量不同波长下血液的吸收率，从而允许确定由于脉动的动脉血液而引起的光吸收率变化。这种PPG传感器允许以舒适的方式测量人的脉搏。

运动测量单元16优选地包括惯性传感器，该惯性传感器用于测量所述身体部分12在至少一个空间维度下、更优选地在所有三个空间维度下的加速度。该惯性传感器随着时间测量人20的所述身体部分12的运动以便生成随着时间的加速度信号，该信号记录便携式设备10优选地所附接的人20的手腕处出现的加速度。

按照这种方式，处理单元18接收实时测量的两个信号，即心率信号22和运动信号24。这在图3的所图示的框图中示例性地示出。处理单元18分析心率信号22和运动信号24。根据该分析，处理单元18计算心率26和运动速率28，其中运动速率28指示身体部分12在人20的身体活动期间运动的运动频率。

处理单元18进一步测量心率信号22的信号质量30和运动/加速度信号24的信号质量32。信号质量30、32指示用于测量的信号22、24的数据可靠性的度量。它指示破坏测量的信号22、24的噪声量。低噪声破坏导致高信号质量30、32，而高噪声破坏导致相应的低信号质量30、32。如在上面的发明内容中详细地解释的，测量的信号22、24内的噪声破坏量在处理单元18中通过执行频率分析进行测量。

取决于心率信号26的信号质量30，处理单元18在两个计算模态之间切换。另外，限定阈值，所述阈值指示心率信号22内的噪声水平，其中由心率测量单元14测量的心率信号22分别在超过所述预定义噪声水平时或者在低于所述阈值运行时变得不可靠。因此，该阈值指示基于心率信号22可靠地计算心率26所需的心率信号22的最小信号质量30。

如果心率信号22的信号质量30高于所述预定义阈值，则处理单元18切换到第一计算模态。在该情况下，处理单元18基于心率信号22计算心率26。该模态代表“正常”模态，其中心率测量单元14的光学传感器给出仅仅包含少量运动伪像的可靠信号，其仍然允许基于测量的心率信号22计算心率26。

然而，如果便携式设备10受到强烈搅动（高加速度），那么心率信号22的信号质量30可能变得如此差，以至于基于心率信号22可靠地计算心率26在技术上不再可能。当人20以快速且间断的方式移动身体部分12时，就发生这样的情形。

在这样的情况下，使用相似的光学心率测量传感器的现有技术设备不能测量心率，这意味着不可能有可靠的测量。然而，这个问题被本发明解决。

在上面描述的情况下，处理单元18适于切换到其第二计算模态，其中心率26基于运动信号24进行估计。处理单元18一认识到心率信号22的信号质量30下降到预定义质量阈值之下，心率26的这种估计就开始。处理单元18于是使用利用了取自运动信号24的信号数据的生理模型估计心率26。依照一个实施例，这种估计如下进行。在第一步骤中，处理单元18估计HR_constant。该HR_constant指示在运动的量和强度长时间保持恒定的情况下人的脉搏将增加或减小到的人的脉搏水平。

如可以从图12中所示的示例性示图所看到的，在心率26与身体锻炼的努力的力量之间存在线性关系。在该示图中，X轴示出以kph为单位测量的跑步者的速度，左Y轴示出以bpm为单位的高于睡眠的心率，并且右Y轴示出以J/min/kg表示的锻炼力量（PAI）。该绘图根据对于大约30人的实验制成，这些人的脉搏在以不同的跑步速度和强度水平跑步期间测量。它表明在心率与以之进行跑步活动的力量/强度之间存在线性关系。该绘图于2005年公布于European Journal of Clinical Nutrition (2005) 59, 561-570, “Reliability and Validity of the Combined Heart Rate and Movement Sensor Actiheart”中。

申请人进行的实验表明，HR_constant或多或少等于运动频率的大约二倍的值。因此，HR_constant的估计要求分别估计当前运动或者估计测量的身体部分12的运动的频率。

该频率根据运动信号24的频谱分析而导出。一旦确定了HR_constant，处理单元18就产生代表在其中处理单元18切换到第二模态的时间段（过渡时段）内随着时间的估计的心率演进的逼近曲线，在所述第二模态下，光学心率传感器14不给出可靠的信号22。该逼近曲线将最后可靠测量的心率26取为其起始值，并且将估计的HR_constant取为其终值。在这两个值之间，应用指数逼近曲线。已经证明，指数演进以良好且精确的方式反映了人类心脏的自然行为。

由于其中光学心率传感器14不能测量的所谓的过渡时段在实践中仅仅是数秒的非常短的时间段，因而该假设表明得到良好的逼近。申请人进行的实验进一步证明，所描述的脉搏适应的指数演进也取决于人20的健康。

因此，此外，优选地集成表示人20的健康水平的健康因子a。实验表明，其中时间常数由健康因子a给定的指数逼近曲线得到过渡时段期间心率演进的相当好的估计。在这种情况下，健康因子a表示以a随着人20的健康的增加而减小的方式与人的健康有关的常数。

过渡时段期间心率演进的估计可以通过考虑相同用户20的先前的测量会话而进一步改进。HR_constant因此可以基于存储的先前测量数据而确定。为了实现这点，依照图4中所示的第二实施例，便携式设备10包括附加的存储单元34，该存储单元适于存储属于人的身体活动的基准强度水平的心率26的基准度量。依照该实施例，处理单元18适于基于生成的运动信号24确定人的身体活动的强度水平，并且通过将确定的强度水平与所述存储单元34中存储的基准度量进行比较而确定心率常数（HR_constant）。

所述基准度量可以是根据相同用户20的先前测量会话记录的心率测量结果。如果用户20在使用相同的便携式设备10之前的一天进行了身体活动，诸如例如跑步，那么可以将测量的信号存储在存储单元34中。通过将心率信号22与相应的运动信号24一起记录，可以将计算的心率26关联到根据运动信号24导出的相应运动水平。按照这种方式，允许处理单元18使用先前的测量结果确定与人的身体活动的不同强度水平相应的不同心率常数。

人的身体活动的强度水平可以例如基于频率、所生成的运动信号24的至少一个峰值和/或基于一定时间间隔上生成的运动信号24的平均水平或振幅而确定。该强度水平因此指示一种运动水平，它是用于人的身体负荷的度量。

在实践中，存储单元34由小微芯片实现。通过包括附加的存储单元34， HR_constant的估计以及因而过渡时段期间的心率演进的估计变得更加高效。处理单元18分析先前记录的数据并且将根据该数据推断的参数用于估计过渡时段期间的心率演进。

如图4的框图中所示例性地示出的，便携式设备10可以进一步包括允许用户20人工地选择他想要进行的身体活动类型的第一输入接口36，例如小键盘或者触摸板。用户20可以例如从预定义列表中选择身体活动，例如跑步、骑车、划船或者举重。如果处理单元18附加地接收关于身体活动类型的信息，那么这简化了运动频率的确定。这再次依赖于以下事实：每种身体活动类型在实践中生成检测运动信号24的不同种类的模式。

如图4的框图中进一步示出的，所述便携式设备可以附加地包括第二输入接口38。该第二输入接口38也可以为用户20用来人工地输入在生理上影响心率及其随着时间的演进的他/她的个人数据的键盘或者触摸板。可能重要的个人数据可以是例如年龄、性别、体重、身高和/或静息心率。

因此，当光学心率传感器14不能给出可靠的心率信号22时，用户20可以直接输入他的个人数据，该个人数据可以用来在处理单元18的第二模态下改进心率26的估计。输入的个人数据也可以用来应用附加的生理模型，该模型可以用来适应性调节过渡时段期间估计的心率演进。示例性的生理模型可从上面提到的科学论文中获悉。

应当指出的是，该第二输入接口38不一定是所需要的，因为至少一些个人参数（例如HR_rest和个人健康参数a）也可以以上面提到的方式根据运动信号24导出。此外，应当指出的是，第一输入接口36和第二输入接口38可以由相同的键盘实现（如图4中示意性地图示出的）。

依照所图示的第二实施例，便携式设备10此外还包括显示器40。该显示器40可以例如为集成到便携式设备10中并且用来实时地向用户20可视化/显示计算的心率26的小LED阵列。

图5-7示出了在用户20的跑步活动期间利用光学心率传感器记录的三个示例性测量结果。顶部示图（图5a、图6a和图7a）示出了随着以秒为单位测量的时间（X轴）的以心跳每分钟为单位测量的心率信号22、22’、22’’（Y轴）。底部示图（图5b、图6b和图7b）示出了随着相应的时间段的相应记录的心率质量信号30、30’、30’’以及运动速率质量信号32、32’、32’’。

图5a、图6a和图7a中所示的测量结果示出了未校正的心率信号22、22’、22’’，这意味着这些心率信号22、22’、22’’仅仅利用光学心率测量单元14测得并且没有通过接收的运动数据校正。

在图5中，可以看出，该心率测量在500秒与700秒之间的时间段（利用圆圈突出的时间段）内失败。在该时间段内，心率质量信号30非常低并且趋向于几乎为零。运动速率质量信号32反而显示相当高的值，其是存在便携式设备10的大的运动的指示器。这导致该时间段内心率信号22的不可靠的演进。

在该时间段内，测量的心率信号22具有包括强烈变化的非常间断的演进，这当然不匹配“真实的”心率行为。这依赖于上面提到的效应：在高的加速度出现的情况下，大的运动伪像被引入到心率信号22中。

类似的实例在图6和图7中示出。在这里，心率测量单元14的失败出现在400-700秒（图6）或者100-700秒（图7）的时间段内。这通过相应的心率质量信号30’、30’’标识，这些心率质量信号在这些时间段内变得非常低并且指示不能依赖测量的心率数据。

图8-10示出了相同的曲线图，其中使用所提出的便携式设备10计算/估计的已估计心率信号23、23’、23’’也在那里绘出。图8涉及与图5相同的失败示例，图9涉及图6的示例，并且图10涉及图7的示例。这些曲线图此外包括“真实的”心率信号42的绘图，其利用ECG设备测得以便接收作为基准的真实心率演进。

从图8-10可以看出，利用便携式设备10估计的心率信号23、23’、23’’非常接近基准信号42、42’、42’’。必须指出的是，估计的心率信号23、23’、23’’以上面解释的方式基于运动信号24而被估计。在其中心率测量单元14给出可靠测量结果的时间段内（例如在图6和图9所示的实例中在时间段0-400以及700-1850内），心率信号23、23’、23’’是利用心率测量单元14直接测量的心率信号。在其中心率测量单元14的测量失败的时间段内（例如在图6和图9中的时间段400-700秒内），心率信号23、23’、23’’使用上面提到的估计方法之一基于运动信号24而被估计。这在测量的所有时间得到相当逼真的心率计算/估计。

所提出的便携式设备和相应的方法允许在许多不同的情形下，甚至在其中出现大的运动并且最新技术的光学心率传感器不能够可靠地检测运动选手或者运动员的心率的情形下检测该心率。如前面所解释的，处理单元适于在两个模态之间切换。在第一模态下，在信号质量高于预定义阈值的情况下基于心率信号计算心率。另一方面，如果处理单元不能够基于心率信号可靠地计算心率，那么处理单元切换到第二模态，其中通过使用模型根据运动估计心率，在该模型中，将数据与根据先前的测量结果确定的或者如用户输入而引入的一组值进行比较。所提出的方法从而利用了以下特征之一或者其任意组合：

1. 良好测量直到失败点的历史，

2. 做出的测量的质量的指示，其告知最后的测量失败，

3. 可以预先记录或者根据可靠的测量结果确定的用户简档，和/或

4. 利用根据来自相同用户的先前测量结果确定的参数的生理模型。

从图11可以看出，所提出的方法不一定需要在便携式设备10中实现。类似地，可以提供一种系统100，其包括可以包含到相同的外壳中的便携式心率测量设备44和便携式运动测量设备46。所示的系统100与便携式设备10之间的区别在于，没有将便携式处理单元18集成到该便携式设备中。相反地，可以将由便携式心率测量设备44和便携式运动测量设备46测量的信号传输至外部处理设备48，该外部处理设备外部地执行上面提到的计算/估计。通过使用便携式设备44、46与处理设备48之间的无线连接，也可以实时地实现该数据传输。然而，也可能的是，将便携式设备44、46记录的数据存储在存储单元中并且以后传输至处理设备48（在测量之后）。

为了建立实时连接，便携式设备44、46优选地包括诸如例如无线电发射器之类的通信接口（为了简单起见未示出），而处理设备也包括诸如例如无线电接收器之类的相似通信接口。至于其他方面，应当理解的是，系统100具有与要求保护的便携式设备10相似和/或相同的优选实施例。

尽管在所述附图和前面的描述中已经详细地图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应当被认为是说明性或示例性的，而不是限制性的；本发明并不限于所公开的实施例。本领域技术人员在实施要求保护的本发明时，根据对于所述附图、本公开内容以及所附权利要求书的研究，应当能够理解并实现所公开实施例的其他变型。

在权利要求书中，措词“包括/包含”并没有排除其他的元件或步骤，并且不定冠词“一”并没有排除复数。单个元件或其他单元可以实现权利要求中记载的若干项的功能。在相互不同的从属权利要求中记载特定措施这一事实并不意味着这些措施的组合不可以加以利用。

计算机程序可以存储/分布于适当的介质上，例如存储/分布于与其他硬件一起提供或者作为其他硬件的一部分而提供的固态介质或者光学存储介质上，但是也可以以其他的形式分发，例如通过因特网或者其他有线或无线电信系统分发。

权利要求中的任何附图标记都不应当被视为对范围的限制。