由處理器204進(jìn)行計(jì)算和處理。
[0027]參閱圖3，是本發(fā)明第一實(shí)施例提供的應(yīng)用于圖2所示的數(shù)據(jù)分析終端的一種精神散亂程度獲得方法的流程圖，所述方法包括:
[0028]步驟SlOl，獲取心跳間隔的數(shù)據(jù)。
[0029]本發(fā)明實(shí)施例中，可以采用光電容積描記法獲得人體的心跳間隔的數(shù)據(jù)，光電容積描記法測量原理為當(dāng)外界光照射到人體皮膚表面時(shí)，皮膚內(nèi)的血液對光的吸收隨著其容積的變化呈脈動(dòng)性變化，也就會(huì)造成皮膚表面的反射光強(qiáng)發(fā)生相應(yīng)的周期性變化。通過探測皮膚表面光學(xué)特性的變化即可獲取血液容積脈搏信號，通過計(jì)算相鄰峰值的間隔測得心跳間隔的數(shù)據(jù)。
[0030]步驟S102，獲得所述心跳間隔的數(shù)據(jù)的功率譜。
[0031]可以通過對心跳間隔做快速傅里葉變換來獲得上述的功率譜。具體地，對心跳間隔的數(shù)據(jù)做快速傅里葉變換，當(dāng)然也可以采用傅里葉變換，例如對離散信號做離散傅里葉變換，采用快速傅里葉變換能夠減少計(jì)算復(fù)雜度，提高計(jì)算效率，再將經(jīng)過快速傅里葉變換的心跳間隔的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為功率譜。
[0032]步驟S103，獲得第一頻率范圍內(nèi)的第一總功率。
[0033]具體地，所述第一頻率范圍可以是OHz至0.04Hz，可以理解，所述第一頻率范圍具體也可以是其他的數(shù)值范圍，所述第一頻率范圍的具體數(shù)值不應(yīng)該理解為是對本發(fā)明的限制。
[0034]步驟S104，獲得第二頻率范圍內(nèi)的第二總功率，其中，所述第一頻率范圍在所述第二頻率范圍之內(nèi)。
[0035]具體地，所述第二頻率范圍可以是OHz至0.4Hz，可以理解，所述第二頻率范圍具體也可以是其他的數(shù)值范圍，滿足第一頻率范圍在所述第二頻率范圍之內(nèi)的情況下，所述第二頻率范圍的具體數(shù)值不應(yīng)該理解為是對本發(fā)明的限制。
[0036]步驟S105，通過所述第一總功率與第二總功率的比值獲得精神散亂程度。
[0037]參閱圖4，是本發(fā)明第二實(shí)施例提供的應(yīng)用于圖2所示的數(shù)據(jù)分析終端的一種精神散亂程度獲得方法的流程圖，所述方法包括:
[0038]步驟S201，獲取心跳間隔的數(shù)據(jù)。
[0039]步驟S202，通過快速傅里葉變換獲取心跳間隔的數(shù)據(jù)的功率譜。
[0040]對心跳間隔數(shù)據(jù)做快速傅里葉變換，再將經(jīng)過快速傅里葉變換的心跳間隔數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為功率譜。
[0041 ] 步驟S203，獲得頻率范圍為OHz至0.04Hz的第一總功率。
[0042]步驟S204，獲得頻率范圍為OHz至0.4Hz的第二總功率。
[0043]步驟S205，通過所述第一總功率與第二總功率的比值獲得精神散亂程度。
[0044]具體地，可以采用光電容積描記法對脈搏圖像處理后獲得心跳間隔，具體的實(shí)施方式如圖5所示，所述心跳間隔數(shù)據(jù)獲得方法包括:
[0045]步驟S301，獲得多個(gè)連續(xù)的圖像，所述圖像包括反映人體脈搏跳動(dòng)的區(qū)域的圖像。
[0046]具體可以通過手機(jī)的攝像頭來獲得多個(gè)連續(xù)的圖像，所述多個(gè)連續(xù)的圖像具體可以為視頻。反映人體脈搏跳動(dòng)的區(qū)域具體可以為人的手指。
[0047]也就是說，具體可以通過手機(jī)的攝像頭來獲得人的手指部位的視頻信息。
[0048]具體地，反映人體脈搏跳動(dòng)的區(qū)域可以為手指，也可以為其他的區(qū)域如脖頸處，反映人體脈搏跳動(dòng)的具體的區(qū)域不應(yīng)該理解為是對本發(fā)明的限制。
[0049]步驟S302，獲得所述多個(gè)連續(xù)的圖像中的每一個(gè)圖像的像素的紅色通道數(shù)值，對所述多個(gè)連續(xù)的圖像中的每一個(gè)圖像的像素的紅色通道數(shù)值分別進(jìn)行數(shù)值累加，得到初選脈搏信號，對所述初選脈搏信號進(jìn)行濾波，獲得濾波后的脈搏信號。
[0050]PPG方法需要特定波長的光源，常用紅光或近紅光。故進(jìn)行紅色通道數(shù)值的累加。對所述多個(gè)連續(xù)的圖像中的每一個(gè)圖像的像素的紅色通道數(shù)值分別進(jìn)行數(shù)值累加，由于每一個(gè)圖像的像素的紅色通道數(shù)值的累加值可能不同，故可以獲得多個(gè)互不相同的累加值，每一個(gè)累加值對應(yīng)一個(gè)圖像。
[0051]上述的多個(gè)累加值具體可以反映皮膚表面光學(xué)特性的變化，即通過探測皮膚表面光學(xué)特性的變化可以獲取血液容積脈搏信號。
[0052]根據(jù)紅色通道數(shù)據(jù)的累加值獲得的脈搏信號為初選脈搏信號，還要具體地對所述初選脈搏信號進(jìn)行濾波。
[0053]具體地，可以通過非遞歸型濾波器對所述初選脈搏信號進(jìn)行低通濾波以去除高頻噪聲，獲得所述去除高頻噪聲后的脈搏信號。
[0054]然后再通過離散小波濾波器對所述去除高頻噪聲后的脈搏信號進(jìn)行濾波以去除基線漂移，獲得所述濾波后的脈搏信號。
[0055]在使用離散小波濾波器對所述去除高頻噪聲后的脈搏信號進(jìn)行濾波時(shí)，具體可以使用離散小波濾波器對上述的脈搏信號進(jìn)行六層分解。
[0056]步驟S303，根據(jù)所述濾波后的脈搏信號，獲得所述濾波后的脈搏信號的波峰以及波谷，并根據(jù)所述波峰以及波谷獲得歸一化波峰；
[0057]具體地，可以對經(jīng)過濾波后的脈搏信號利用二階導(dǎo)數(shù)找出濾波后的脈搏信號的每個(gè)波峰以及每個(gè)波谷的位置。
[0058]對上述每個(gè)波峰中的一個(gè)波峰做垂線。
[0059]連接與該波峰相鄰的兩個(gè)波谷獲得所述兩個(gè)波谷的連線。獲得波峰的垂線與所述兩個(gè)波谷的連線的交點(diǎn)，隨后取所述波峰到所述交點(diǎn)的距離作為該波峰的高度。
[0060]通過上述的方法可以獲得歸一化波峰。
[0061]步驟S304，去除所述波峰的時(shí)間差值超過第一預(yù)定閾值的時(shí)間異常波峰以及所述歸一化波峰的波峰高度超過第二預(yù)定閾值的高度異常波峰，得到篩選后的波峰。
[0062]具體地，所述第一預(yù)定閾值可以為150毫秒，所述第二預(yù)定閾值可以為所述波峰高度的均值的1.5倍。
[0063]可以將波峰的時(shí)間差值超過150毫秒的時(shí)間異常波峰去除，并可以將波峰高度超過波峰高度的均值的1.5倍的高度異常波峰去除，獲得經(jīng)過篩選后的波峰。
[0064]步驟S305，根據(jù)所述篩選后的波峰，獲得所述篩選后的波峰中相鄰的兩個(gè)波峰的時(shí)間間隔，所述相鄰的兩個(gè)波峰的時(shí)間間隔為心跳間隔。
[0065]經(jīng)過時(shí)間長度的篩選以及波峰高度的篩選后獲得篩選后的波峰?？梢愿鶕?jù)上述的篩選后的波峰來獲得相鄰兩個(gè)波峰的時(shí)間間隔，該相鄰兩個(gè)波峰的時(shí)間間隔即為心跳間隔。
[0066]圖6示出了本發(fā)明第三實(shí)施例提供的一種精神散亂程度獲得裝置600，包括:
[0067]獲取模塊610，用于獲取心跳間隔的數(shù)據(jù)；
[0068]功率譜運(yùn)算模塊620，用于獲得所述心跳間隔的數(shù)據(jù)的功率譜；
[0069]第一總功率運(yùn)算模塊630，用于獲得第一頻率范圍內(nèi)的第一總功率；
[0070]第二總功率運(yùn)算模塊640，用于獲得第二頻率范圍內(nèi)的第二總功率；
[0071]比值運(yùn)算模塊650，用于通過所述第一總功率與第二總功率的比值獲得精神散亂程度。
[0072]圖7示出了獲取模塊610的結(jié)構(gòu)示意圖，所述獲取模塊610包括:
[0073]圖像獲取模塊611，用于獲得多個(gè)連續(xù)的圖像，所述圖像包括反映人體脈搏跳動(dòng)的區(qū)域的圖像；
[0074]脈搏信號獲取模塊612，用于獲得所述多個(gè)連續(xù)的圖像中的每一個(gè)圖像的像素的紅色通道數(shù)值，對所述多個(gè)連續(xù)的圖像中的每一個(gè)圖像的像素的紅色通道數(shù)值分別進(jìn)行數(shù)值累加，得到初選脈搏信號，對所述初選脈搏信號進(jìn)行濾波，獲得濾波后的脈搏信號；
[0075]歸一化波峰獲取模塊613，用于根據(jù)所述濾波后的脈搏信號，獲得所述濾波后的脈搏信號的波峰以及波谷，并根據(jù)所述波峰以及波谷獲得歸一化波峰；
[0076]波峰篩選模塊614，用于去除所述波峰的時(shí)間差值超過第一預(yù)定閾值的時(shí)間異常波峰以及所述歸一化波峰的波峰高度超過第二預(yù)定閾值的高度異常波峰，得到篩選后的波峰；
[0077]心