CN106264477A - 一种体温曲线的去噪方法及去噪系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种体温曲线的去噪方法及系统，用于对所述体温曲线进行去噪，包括：将所述体温曲线分割成若干段小曲线；分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。本发明对体温曲线对产生噪音的原因进行分类，然后根据产生的不同原因使用不同的方法去噪，使得去噪后的体温曲线精度更高。
Description
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，特别涉及一种体温曲线的去噪方法及去噪系统。
背景技术
噪音是因为各种非正常因素对数据产生的干扰。例如，在录音过程中有杂音；在说话时受到周围环境的影响导致对方不能清晰地听到；在拍照时因为摄像头上有灰尘导致拍摄到的图像有一黑斑；在体温曲线中，由于剧烈运动等使曲线产生一个波动等。
现有对体温曲线去噪的方法均采用单一的去噪方法，不会对产生噪音的原因进行自动分类，然后根据产生的不同原因使用不同的方法去噪。不同的因素对体温曲线产生的影响各不相同，若不分因素只实用单一的去噪方法，所得去噪后的体温曲线并不准确。
发明内容
本发明的目的在于提供一种体温曲线的去噪方法及去噪系统，以解决现有的去噪方法均采用单一的去噪方法来对数据去噪的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种体温曲线的去噪方法，用于对所述体温曲线进行去噪，包括：
将所述体温曲线分割成若干段小曲线；
分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；
将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪方法中，在将所述体温曲线分割成若干段小曲线的步骤中，按所述体温曲线的波形将体温曲线分割成若干段小曲线。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪方法中，所述产生噪音的因素包括测量体温的仪器滑落、测量体温的仪器被摘下、移动终端的蓝牙信号接收出现问题和小幅度运动产生的体温波动的一种或多种。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪方法中，当测量体温的仪器滑落时，通过将下降区域平移到前后的平均值来对该段小曲线进行去噪；当测量体温的仪器被摘下，若该波形的间隔大于预设时间T则直接去除该段曲线，若该波形的间隔小于等于预设时间T，则通过将下降区域进行填补来对该段小曲线进行去噪；当移动终端的蓝牙信号接收出现问题时，通过根据前后数据信息对缺失数据进行填补；当小幅度运动产生的体温波动时，通过对整段曲线进行拟合来对该段小曲线进行去噪使得整段曲线更平滑。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪方法中，在将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线的步骤中，将去噪后的小曲线按分割前的顺序依次连接，获得完整连续的体温曲线。
相应的，本发明还提供一种体温曲线的去噪系统，用于对所述体温曲线进行去噪，其特征在于，包括：
分割模块，用于将所述体温曲线分割成若干段小曲线；
分析去噪模块，用于分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；
整合模块，用于将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪系统中，在分割模块中，按所述体温曲线的波形将体温曲线分割成若干段小曲线。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪系统中，所述产生噪音的因素包括测量体温的仪器滑落、测量体温的仪器被摘下、移动终端的蓝牙信号接收出现问题和小幅度运动产生的体温波动的一种或多种。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪系统中，当测量体温的仪器滑落时，通过将下降区域平移到前后的平均值来对该段小曲线进行去噪；当测量体温的仪器被摘下，若该波形的间隔大于预设时间T则直接去除该段曲线，若该波形的间隔小于等于预设时间T，则通过将下降区域进行填补来对该段小曲线进行去噪；当移动终端的蓝牙信号接收出现问题时，通过根据前后数据信息对缺失数据进行填补；当小幅度运动产生的体温波动时，通过对整段曲线进行拟合来对该段小曲线进行去噪使得整段曲线更平滑。
进一步的，在所述的体温曲线的去噪系统中，在整合模块中，将去噪后的小曲线按分割前的顺序依次连接，获得完整连续的体温曲线。
本发明提供的体温曲线的去噪方法及去噪系统，具有以下有益效果：本发明对体温曲线产生噪音的原因进行分类，然后根据产生的不同原因使用不同的方法去噪，使得去噪后的体温曲线精度更高。
附图说明
图1是本发明实施例的体温曲线的去噪方法流程图；
图2是本发明实施例的初始体温曲线的示意图；
图3是本发明实施例的分割后体温曲线的示意图；
图4是本发明实施例的去噪后体温曲线的示意图；
图5是本发明实施例的体温曲线的去噪系统结构图；
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的体温曲线的去噪方法及去噪系统作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
请参考图1，本发明提供一种体温曲线的去噪方法，用于对所述体温曲线进行去噪，包括以下步骤：
步骤一：获取一条完整连续的体温曲线，如图2所示，将所述体温曲线分割成若干段小曲线，如图3所示，在本实施例中，将所述体温曲线分割成了4段，即曲线1、曲线2、曲线3和曲线4；
进一步来说，本发明按所述体温曲线的波形将体温曲线分割成若干段小曲线。
步骤二：分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；
具体来说，如图4所示，当测量体温的仪器滑落即没有在最佳测量位置而导致温度整体下降时，即会产生曲线1的波形，此时通过将下降区域平移到前后的平均值来对该段小曲线进行去噪；
进一步的，当测量体温的仪器被摘下即完全没有测量而导致仪器测得了室温或仪器默认最低温时，即会产生曲线2的波形，此时若该波形的间隔大于预设时间T，在本实施例中，优选预设时间选为30分钟-60分钟，则直接去除该段曲线；若该波形的间隔小于等于预设时间T，则通过将下降区域进行填补来对该段小曲线进行去噪；
进一步的，当由于移动终端的蓝牙信号接收等问题导致的数据缺失时，即会产生曲线3的波形，此时通过根据前后数据信息对缺失数据进行填补；
进一步的，当小幅度运动产生的体温波动时，即会产生曲线4的波形，此时通过对整段曲线进行拟合来对该段小曲线进行去噪使得整段曲线更平滑。
步骤三：将去噪后的小曲线按分割前的顺序依次连接，获得完整连续的体温曲线。
如图5所示，相应的，本发明还提供一种体温曲线的去噪系统，用于对所述体温曲线进行去噪，具体包括以下模块：分割模块51、分析去噪模块52和整合模块53；
分割模块，用于将所述体温曲线按体温曲线的波形分割成若干段小曲线；
分析去噪模块，用于分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；
具体来说，当测量体温的仪器滑落即没有在最佳测量位置而导致温度整体下降时，即会产生曲线1的波形，此时通过将下降区域平移到前后的平均值来对该段小曲线进行去噪；
进一步的，当测量体温的仪器被摘下即完全没有测量而导致仪器测得了室温或仪器默认最低温时，即会产生曲线2的波形，此时若该波形的间隔大于预设时间T，在本实施例中，优选预设时间选为30分钟至60分钟，则直接去除该段曲线；若该波形的间隔小于等于预设时间T，则通过将下降区域进行填补来对该段小曲线进行去噪；
进一步的，当由于移动终端的蓝牙信号接收等问题导致的数据缺失时，即会产生曲线3的波形，此时通过根据前后数据信息对缺失数据进行填补；
进一步的，当小幅度运动产生的体温波动时，即会产生曲线4的波形，此时通过对整段曲线进行拟合来对该段小曲线进行去噪使得整段曲线更平滑。
整合模块，用于将去噪后的小曲线按分割前的顺序依次连接，获得完整连续的体温曲线。
基此，本发明对体温曲线产生噪音的原因进行分类，然后根据产生的不同原因使用不同的方法去噪，使得去噪后的体温曲线精度更高。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。
Claims (10)
1.一种体温曲线的去噪方法，用于对所述体温曲线进行去噪，其特征在于，包括：
将所述体温曲线分割成若干段小曲线；
分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；
将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
2.如权利要求1所述的体温曲线的去噪方法，其特征在于，在将所述体温曲线分割成若干段小曲线的步骤中，按所述体温曲线的波形将体温曲线分割成若干段小曲线。
3.如权利要求1所述的体温曲线的去噪方法，其特征在于，所述产生噪音的因素包括测量体温的仪器滑落、测量体温的仪器被摘下、移动终端的蓝牙信号接收出现问题和小幅度运动产生的体温波动的一种或多种。
4.如权利要求3所述的体温曲线的去噪方法，其特征在于，当测量体温的仪器滑落时，通过将下降区域平移到前后的平均值来对该段小曲线进行去噪；当测量体温的仪器被摘下，若该波形的间隔大于预设时间T则直接去除该段曲线，若该波形的间隔小于等于预设时间T，则通过将下降区域进行填补来对该段小曲线进行去噪；当移动终端的蓝牙信号接收出现问题时，通过根据前后数据信息对缺失数据进行填补；当小幅度运动产生的体温波动时，通过对整段曲线进行拟合来对该段小曲线进行去噪使得整段曲线更平滑。
5.如权利要求1所述的体温曲线的去噪方法，其特征在于，在将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线的步骤中，将去噪后的小曲线按分割前的顺序依次连接，获得完整连续的体温曲线。
6.一种体温曲线的去噪系统，用于对所述体温曲线进行去噪，其特征在于，包括：
分割模块，用于将所述体温曲线分割成若干段小曲线；
分析去噪模块，用于分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；
整合模块，用于将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
7.如权利要求6所述的体温曲线的去噪系统，其特征在于，在分割模块中，按所述体温曲线的波形将体温曲线分割成若干段小曲线。
8.如权利要求6所述的体温曲线的去噪系统，其特征在于，所述产生噪音的因素包括测量体温的仪器滑落、测量体温的仪器被摘下、移动终端的蓝牙信号接收出现问题和小幅度运动产生的体温波动的一种或多种。
9.如权利要求8所述的体温曲线的去噪系统，其特征在于，当测量体温的仪器滑落时，通过将下降区域平移到前后的平均值来对该段小曲线进行去噪；当测量体温的仪器被摘下，若该波形的间隔大于预设时间T则直接去除该段曲线，若该波形的间隔小于等于预设时间T，则通过将下降区域进行填补来对该段小曲线进行去噪；当移动终端的蓝牙信号接收出现问题时，通过根据前后数据信息对缺失数据进行填补；当小幅度运动产生的体温波动时，通过对整段曲线进行拟合来对该段小曲线进行去噪使得整段曲线更平滑。
10.如权利要求6所述的体温曲线的去噪系统，其特征在于，在整合模块中，将去噪后的小曲线按分割前的顺序依次连接，获得完整连续的体温曲线。
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| CN201510260991.1A CN106264477A (zh) | 2015-05-20 | 2015-05-20 | 一种体温曲线的去噪方法及去噪系统 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110236572A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-09-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于体温信息的抑郁症预测系统 |
| CN110236489A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-09-17 | 华为技术有限公司 | 一种黄体功能评估方法及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004163391A (ja) * | 2002-04-26 | 2004-06-10 | Anet Corporation | 身体温度情報端末装置及び身体温度情報処理システム |
| CN101218491A (zh) * | 2005-07-12 | 2008-07-09 | 泰尔茂株式会社 | 电子体温计、电子体温计的控制方法以及控制程序 |
| CN102590683A (zh) * | 2012-02-27 | 2012-07-18 | 浙江大学 | 一种电力设备载流故障在线诊断预警方法 |
| CN104305968A (zh) * | 2014-11-14 | 2015-01-28 | 上海温尔信息科技有限公司 | 一种连续体温监测同期对比算法 |
-
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- 2015-05-20 CN CN201510260991.1A patent/CN106264477A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004163391A (ja) * | 2002-04-26 | 2004-06-10 | Anet Corporation | 身体温度情報端末装置及び身体温度情報処理システム |
| CN101218491A (zh) * | 2005-07-12 | 2008-07-09 | 泰尔茂株式会社 | 电子体温计、电子体温计的控制方法以及控制程序 |
| CN102590683A (zh) * | 2012-02-27 | 2012-07-18 | 浙江大学 | 一种电力设备载流故障在线诊断预警方法 |
| CN104305968A (zh) * | 2014-11-14 | 2015-01-28 | 上海温尔信息科技有限公司 | 一种连续体温监测同期对比算法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110236489A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-09-17 | 华为技术有限公司 | 一种黄体功能评估方法及装置 |
| CN110236572A (zh) * | 2019-05-07 | 2019-09-17 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于体温信息的抑郁症预测系统 |
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