ECG波形显示方法及其介质和电子设备与流程

ecg波形显示方法及其介质和电子设备
技术领域
1.本技术涉及电子技术领域，特别涉及ecg波形显示方法及其介质和电子设备。


背景技术：

2.心电图(electrocardiogram，ecg)可以反映用户的健康状态，比如，ecg可以反映心脏的疾病(比如心率失常)等等。随着智能腕带、智能手表等可穿戴设备的不断发展，目前，在智能手表等可穿戴设备上可以集成ecg检测等健康检测功能，以监测用户的心率等身体体征，从而实现对用户身体状态的预知，以有效的避免心脏的传导电子设备障碍或者心肌发生病变。
3.由于用户在使用可穿戴设备进行ecg检测时，ecg波形与用户佩戴可穿戴设备的左右手位置直接相关。例如，如果用户将可穿戴设备佩戴在左手上，然后用其右手触摸可穿戴设备的电极，可穿戴设备产生的ecg波形为正向波形。在不改变可穿戴设备的任何配置的条件下，如果用户将可穿戴设备佩戴在右手上，然后用其左手触摸可穿戴设备的电极，可穿戴设备产生的ecg波形为错误的反向波形。
4.为了确定用户将可穿戴设备佩戴在左手还是右手，可以依据可穿戴设备中内置的惯性测量单元，检测并获取用户在佩戴时智能穿戴设备的偏转角度，从而识别出用户将可穿戴设备佩戴在左手还是右手。然而当用户首次佩戴可穿戴设备并保持静止的状态下，即刻使用ecg检测功能，则无法判断左右手佩戴，因而无法确定ecg波形是否正常显示。
5.在另外的为了确定用户将可穿戴设备佩戴在左手还是右手的方案中，在用户启动可穿戴设备的ecg检测功能时，依据可穿戴设备产生的ecg波形与预设的参考波形进行比较，从而识别用户将可穿戴设备佩戴在左手还是右手。然而在用户心脏偏右的情况下，用户将可穿戴设备佩戴在左手时，可穿戴设备产生的ecg波形特征与心脏位置正常的用户将可穿戴设备佩戴在右手时产生的ecg波形的特征相近，容易出现误判。


技术实现要素：

6.本技术实施例提供了一种根据左右手识别的ecg检测方法及装置、介质及电子设备。
7.第一方面，本技术实施例提供了一种ecg波形显示方法，该方法包括：
8.电子设备开启ecg波形检测应用程序，采集ecg波形；
9.所述电子设备读取电子设备与用户手腕之间的佩戴部位数据；所述佩戴部位数据是通过imu佩戴部位识别得到的；
10.所述电子设备根据所述佩戴状态数据确定第一佩戴部位信息，所述第一佩戴部位信息包括确定状态和不确定状态；所述确定状态是第一确定状态或第二确定状态；
11.所述电子设备通过ecg佩戴部位识别得到所述电子设备与用户手腕之间的第二佩戴部位信息；
12.在所述第一佩戴部位信息和所述第二佩戴部位信息相同且为确定状态的情况下，
所述电子设备根据所述确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
13.本技术实施例可以降低判断ecg波形是否以正常显示方式显示的误判率，提高ecg波形以正常显示方式显示的准确性。
14.在上述第一方面的一种可能的实现中，在所述第一佩戴部位信息和所述第二佩戴部位信息相同且为确定状态的情况下，根据所述确定状态对应的方式在显示屏上显示ecg波形，包括：
15.在第一佩戴部位信息及第二佩戴部位信息与预设佩戴部位信息相同的情况下，所述电子设备以正常显示方式在显示屏上显示ecg波形。
16.在上述第一方面的一种可能的实现中，在所述第一佩戴部位信息和所述第二佩戴部位信息相同且为确定状态的情况下，根据所述确定状态对应的方式在显示屏上显示ecg波形，包括：
17.在第一佩戴部位信息及第二佩戴部位信息与预设佩戴部位信息不相同的情况下，所述电子设备对所述ecg波形进行调整以使得所述ecg波形以正常显示方式在显示屏上显示。
18.在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括：在所述第一佩戴部位信息和所述第二佩戴部位信息为确定状态但不相同的情况下，再执行至少一次ecg佩戴部位识别以得到第三佩戴部位信息，并且，所述电子设备根据所述第三佩戴部位信息表示的确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
19.本技术实施例中，同时利用imu佩戴部位识别和ecg佩戴部位识别，且在两者确定的佩戴信息不相同的时候，增加ecg佩戴部位识别次数和ecg检测置信度比重，在一定程度上提高了佩戴部位和ecg波形以正常状态显示的准确度。
20.在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括：在所述第一佩戴部位信息为不确定状态的情况下，执行ecg佩戴部位识别以得到第四佩戴部位信息，所述电子设备根据所述第四佩戴位置信息表示的确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
21.在上述第一方面的一种可能的实现中，上述方法还包括：在所述第一佩戴部位信息和所述第四佩戴部位信息相同且为不确定状态的情况下，再执行至少一次ecg佩戴部位识别以得到第五佩戴部位信息，所述电子设备根据所述第五佩戴位置信息表示的确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
22.本技术实施例中，同时利用imu佩戴部位识别和ecg佩戴部位识别，且在两者确定的佩戴信息不相同的时候，增加ecg佩戴部位识别次数和ecg检测置信度比重，在一定程度上提高了佩戴部位和ecg波形以正常状态显示的准确度。
23.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述电子设备根据所述佩戴状态数据确定第一佩戴部位信息，包括
24.根据所述佩戴状态数据得到第一佩戴部位置信度，并至少根据所述第一佩戴部位置信度确定第一佩戴部位信息。
25.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述根据所述佩戴状态数据得到第一佩戴部位置信度，并至少根据所述第一佩戴部位置信度确定第一佩戴部位信息，包括：
26.根据所述佩戴状态数据得到多个第一佩戴部位置信度；
27.将多个第一佩戴部位置信度根据第一迭代公式处理得到第一平均佩戴部位置信
度；
28.根据所述第一平均佩戴部位置信度确定第一佩戴部位信息。
29.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述佩戴部位数据包括imu检测到的加速度值和姿态角，所述根据所述佩戴状态数据得到第一佩戴部位置信度，包括：
30.根据imu检测到的加速度值和姿态角得到第一佩戴部位置信度。
31.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述根据imu检测到的加速度值和姿态角得到第一佩戴部位置信度，包括：
32.将当前获取的加速度计在x、y、z轴上的加速度标准差和均值，陀螺仪在x、y、z轴上的姿态角的标准差和均值输入已训练好的imu配戴部位识别模型，已训练好的imu配戴部位识别模型的输出结果为第一佩戴部位置信度。
33.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述通过ecg佩戴部位识别得到第二佩戴部位信息，包括：
34.通过ecg佩戴部位识别得到第二佩戴部位置信度，并至少根据所述第二佩戴部位置信度确定第二佩戴位置信息。
35.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述通过ecg佩戴部位识别得到第二佩戴部位置信度，并至少根据所述第二佩戴部位置信度确定第二佩戴位置信息，包括：
36.根据所述佩戴状态数据得到多个第一佩戴部位置信度；
37.将多个第一佩戴部位置信度根据第一迭代公式处理得到第一平均佩戴部位置信度；
38.根据所述第一平均佩戴部位置信度确定第一佩戴部位信息；
39.根据ecg佩戴部位识别得到多个第二佩戴部位置信度；
40.根据第一平均佩戴部位置信度、多个第二佩戴部位置信度和第二迭代公式得到第二平均佩戴部位置信度；
41.根据第二平均佩戴部位置信度得到第二佩戴部位信息。
42.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述通过ecg佩戴部位识别得到第二佩戴部位置信度，包括：
43.根据ecg波形的波形特征信息确定所述第二佩戴部位置信度。
44.在上述第一方面的一种可能的实现中，将ecg的波形特征信息输入已训练好的ecg佩戴部位识别模型，得到已训练好的ecg佩戴部位识别模型的输出结果是第二佩戴部位置信度。
45.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述第一迭代公式为：ci1_average＝a1*ci1_average b1*ci_imui，其中，ci1_average表示第一平均佩戴部位置信度，ci_imui表示第一佩戴部位置信度，a1和b1为自然数，a1和b1之和为1，且a大于b。
46.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述第二迭代公式为：ci2_average＝a2*ci1_average b2*ci_ecgi，其中，ci2_average表示第二平均佩戴部位置信度，ci_ecgi表示第二佩戴部位置信度，a2和b2为自然数，a2和b2之和为1，且a2小于b2。
47.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述ecg波形的波形特征信息包括：
48.qrs波面积，qr宽度与rs宽度比值，qr高度，rs高度，p波幅值，p波面积(含有正负)，t波宽度和t波面积。
49.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述再执行至少一次ecg佩戴部位识别以得到第三佩戴部位信息，包括：
50.将第二佩戴部位置信度和第三佩戴部位置信度进行迭代处理，得到第三平均佩戴部位置信度；其中，第二佩戴部位置信度是根据此前ecg佩戴部位识别得到的，第二佩戴部位置信度与第二佩戴部位信息对应；
51.根据所述第三平均佩戴部位置信度确定第三佩戴部位信息。
52.在上述第一方面的一种可能的实现中，所述确定状态为电子设备与用户手腕之间的佩戴状态为右手佩戴状态或者左手佩戴状态。
53.第二方面，本技术实施里提供了一种可读介质，所述可读介质上存储有指令，该指令在电子设备上执行时使机器执行上述第一方面的所述的ecg波形显示方法。
54.第三方面，本技术实施里提供了一种电子设备，包括：
55.存储器，用于存储由电子设备的一个或多个处理器执行的指令，以及
56.处理器，是电子设备的处理器之一，用于执行第一方面的所述的ecg波形显示方法。
附图说明
57.图1a根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg波形显示方法的应用场景图。
58.图1b根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg波形显示方法的应用场景图。
59.图1c根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg波形显示方法的应用场景图。
60.图2根据本技术的一些实施例，示出了一种智能手表的结构框图。
61.图3根据本技术的一些实施例，示出了一种根据ecg波形显示方法的流程示意图。
62.图4根据本技术的一些实施例，示出了一种预设间隔为200毫秒的，步长为150毫秒的采集周期的时间区域示意图。
63.图5根据本技术的一些实施例，示出了一种姿态角的差值和标准值以及加速度的差值和标准值随时间变化的波形示意图。
64.图6根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg佩戴部位识别提示信息显示界面图示例。
65.图7根据本技术的一些实施例，示出了一段ecg波形示意图。
66.图8根据本技术的一些实施例，示出了一种非正常显示方式的ecg波形显示界面图示例。
67.图9根据本技术的一些实施例，示出了一种正常显示方式的ecg波形显示界面图示例。
68.图10根据本技术一些实施例，示出了一种片上电子设备(soc)的框图。
具体实施方式
69.本技术的说明性实施例包括但不限于ecg波形显示方法及其介质和电子设备。
70.下面将结合附图对本技术的实施例作进一步地详细描述。
71.图1a、图1b和图1c根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg波形显示方法的应用场景图。在图1a、图1b和图1c所示的实施例中，可穿戴设备100可以执行本技术提供的ecg波
形显示方法。可穿戴设备100内置有ecg检测模组、多个电极以及惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)。以可穿戴设备100包括两个电极为例，分别记为a电极和b电极，其中，如图1b所示，a电极200被设置在可穿戴设备100壳体的侧面，b电极(图中未示出)被设置在可穿戴设备100的下表面。在一些实施例中，当用户佩戴内置ecg检测模组的可穿戴设备100进行心电功能检测时，例如用户将可穿戴设备100佩戴在其左手手腕处，此时，用户的左手手腕与可穿戴设备100下表面的b电极接触，用户作用于进行心电检测的ecg波形检测app(application，应用)的图标。例如，用户通过手指点击ecg波形检测app，如图1a所示，或用户通过语音的方式向可穿戴设备100发送打开ecg app的命令时，可穿戴设备100检测到针对开ecg app的点击操作或接收到打开ecg app的命令，启动心电检测功能。用户可用其右手手指与可穿戴设备100侧面的a电极200接触，如图1b所示，a电极200和b电极形成一个电极对，能够采集用户心室去极化波形下降穿过心脏组织的详细信息。ecg检测模组对a电极200和b电极采集的电信号进行模数转换、滤波等处理，生成用户的单导联ecg信号。可穿戴设备100将ecg检测模组生成的用户的ecg波形显示在显示屏上。如图1b所示，因为智能手表100被设置为右手佩戴时ecg波形以正常显示方式显示，例如，ecg波形的波峰朝向左手侧，但是当智能手表100被用户戴在左手手腕的时候，ecg波形的波峰朝向右手侧，所以看起来不正常,ecg波形以非正常显示方式显示在显示屏上。本技术实施例中，可穿戴设备100根据内置的imu确定出用户是将其佩戴在左手还是右手，并且根据ecg检测模组生成的ecg波形进一步判断用户是将其佩戴在左手还是右手，进而根据判断结果将ecg波形以正常显示方式显示在显示屏上，如图1c所示，以方便用户查看。
72.如此，相比较于相关技术中仅仅根据imu进行左右手判断，或者仅仅根据采集到的ecg波形进行左右手判断的方案，可以避免仅仅根据imu进行左右手判断导致判断的错误率较高的问题，也可以避免仅仅根据ecg波形进行左右手判断导致耗时过长的问题，在缩短判断时间的同时，提高了左右手识别和ecg波形以正常状态显示的准确率。
73.在一些实施例中，可穿戴设备100还可以根据ecg检测模组生成的ecg波形对用户的心电图进行分析，将分析的结果以文字的形式显示在其显示屏上，或者以语音的形式播放出来，使用户可以更直观地了解到其心脏的健康情况。
74.在图1所示的实施例中，可穿戴设备100可以单独进行ecg数据的采集、左右手的判断，以及根据左右手的判断结果进行最终的ecg波形的显示或者生产心电图报告。
75.可以理解的是，图1a、图1b和图1c虽然示出了智能手表100，但是适用于本技术的ecg波形显示方法的电子设备可以为其他腕部佩戴设备，例如智能手环或者其他腕部佩戴的具有心电图测量功能的专用设备。
76.根据本技术所描述的处理过程，例如根据数据进行计算和判断的过程，可以在智能手环、智能电话、或其他可腕部佩戴的设备上进行，也可以在与智能手环、智能电话、或其他可腕部佩戴的设备无线或者有线连接的手机、平板电脑、掌上电脑(personal digital assistant，pda)、笔记本电脑等设备上进行。
77.下面以可穿戴设备100为智能手表100为例，对用户佩戴能够执行本技术提供的ecg波形显示方法的技术方案进行详细介绍。
78.图2根据本技术的一些实施例，示出了一种智能手表100的结构框图。如图2所示，智能手表100包括触摸显示屏101、处理器102、ecg检测模组103、电极104a、电极104b、电容
传感器105、imu104、红外光谱检测单元(infrared spectroscopy，ir)106、惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)107、存储器108、通信模块109等。
79.触摸显示屏101，一方面，该触摸显示屏可以作为触控面板，以采集用户在其上的触摸操作，并根据预先设定的程式驱动响应的连接装置。例如，采集用户通过手指点击智能手表100的ecg app图标的触摸操作。另一方面，触摸显示屏101同时可以用于显示用户输入的信息或者提供给用户的提示信息以及智能手表100上的各种菜单。例如，显示通过智能手表100检测的用户的ecg波形、用户的心电图报告等等。
80.处理器102包括多个处理单元，可以运行本技术一些实施例提供的ecg波形显示方法的软件代码，例如，通过imu佩戴部位识别和ecg佩戴部位识别确定佩戴部位信息，从而判断处ecg波形是否为正常显示方式，如果ecg波形不是正常显示方式，则将ecg波形调整为正常显示方式的ecg波形、用户的心电图报告等等。
81.ecg检测模组103，用于将电极104a和电极104b检测到的人体的电信号处理成ecg波形。比如，ecg检测模组103内部可以包括一个或多个滤波器，或者ecg检测模组103可以与一个或多个滤波器连接。一个或多个滤波器可以被配置为对电极104a和电极104b所检测到的人体电信号进行滤波处理，比如，ecg检测模组103可以配置一个或多个滤波器的频域带宽，若滤波器的频率带宽是0.5-40hz，该滤波器可以对其输入信号(比如电极104a和电极104b检测到的电信号)进行滤波处理，得到处于0.5-40hz范围内的电信号，其它频率的电信号被过滤掉。在一些实施例中，上文中将电极104a和电极104b检测到的电信号处理成ecg波形的功能可以由其它部件、组件或电路执行，该其它部件、组件或电路可以是与处理器103独立的不同的部件。其它部件、组件或电路可以是由分离的器件(比如半导体器件)所搭建而成，比如，其它部件、组件或电路可以是集成ecg检测功能的集成电路(integrated circuit，ic)、微电路(microcircuit)、芯片(chip)、微芯片(microchip)等等，本技术对此不作限定。
82.电容传感器105，可以用于检测人体与智能手表100之间的电容，该电容可以反映人体与智能手表100之间是否接触良好。当电容传感器105设置于电极104a和/或电极104b上时，电容传感器105可以检测人体与电极104a和/或电极104b之间的电容。当电容传感器105检测到的电容过大或过小时，说明人体与电极104a和/或电极104b接触较差；当电容传感器105检测到的电容适中时，说明人体与电极104a和/或电极104b接触较好。由于人体与电极之间的接触是否良好会影响电极检测电信号，进而影响ecg波形的生成，所以智能手表100在生成ecg波形时，可以根据电容传感器106d检测到的电容，判断用户是否佩戴好智能手表100。
83.红外光谱检测单元106，用于根据不同物质的反射值不同进行佩戴状态检测.。
84.惯性测量单元107用于测量物体的三轴姿态角(或角速率)以及加速度。在一些实施例中，惯性测量单元107包括三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此计算出物体的姿态，在本技术的一些实施例中，可以检测出智能手表100在用户手腕上的佩戴部位信息。
85.存储器108用于存储软件程序以及数据，处理器103通过运行存储在存储器108的软件程序以及数据，执行智能手表100的各种功能应用以及数据处理。例如，在本技术的一
些实施例中，存储器108可以存储ecg检测模组103生成的人体的ecg波形、电容传感器105采集的人体与电极104a和/或电极104b之间的电容，以及惯性测量单元107测量的姿态角、加速度等数据。
86.通信模块109可以用来使智能手表100和其他电子设备进行通信，并通过其他电子设备连接网络，例如，在本技术的一些实施例中，智能手表100可以通过通信模块109与服务器建立连接，将其生成的ecg数据发送给服务器，服务器根据接收到的ecg数据对用户的心脏功能进行分析，生成心电图报告，并将生成的报告通过通信模块109发送给智能手表100。
87.可以理解，图2所示的仅仅是实现本技术技术方案中智能手表100的功能的一种示例性结构，具有其他结构并能实现类似的功能的智能手表100也适用于本技术的技术方案，在此不做限制。
88.下面针对用户使用智能手表100进行ecg检测为例，对本技术的技术方案进行详细介绍。图3根据本技术的一些实施例，示出了一种根据ecg波形显示方法的流程示意图；如图3所示，具体地，包括：
89.以用户将智能手表100佩戴在左手为设定部位佩戴，即以用户将智能手表100佩戴在其左手手腕处，智能手表100会将ecg波形以正常显示方式显示在显示屏上，例如，ecg波形的波峰朝向左手侧，而用户将智能手表100佩戴在其右手手腕处，且未执行本技术实施例提供的ecg波形显示方法，会导致智能手表100将ecg波形以非正常显示方式显示在显示屏上，以正常显示方式显示在显示屏上和以非正常显示方式显示在显示屏上的波形方向相反，例如，ecg波形的波峰朝向右手侧，为例进行说明。
90.步骤301：智能手表100开启ecg波形检测应用程序，采集ecg波形。
91.在一些实施例中，智能手表100具备ecg波形检测功能，启动智能手表100中ecg波形检测功能对应的应用程序，智能手表100开启ecg波形检测功能。例如，用户通过手指点击ecg波形检测app，如图1a所示，或用户通过语音的方式向智能手表100发送打开ecg波形检测app的命令时，智能手表100检测到针对开ecg波形检测app的点击操作或接收到打开ecg app的命令，当用户的手与智能手表侧面的电极接触，即开启ecg波形检测应用程序，智能手表100开始ecg波形检测，采集ecg波形。
92.步骤302：智能手表100确定智能手表100与用户手腕之间的佩戴状态。
93.智能手表100开启ecg波形检测应用程序后，采集ecg波形，并进行佩戴状态和佩戴部位判断，以使得智能手表100的ecg波形以正常显示方式显示在显示屏上。
94.在一些实施例中，根据电容在佩戴状态和未佩戴状态的阻抗值不同，实现智能手表100的佩戴状态检测功能。例如，当用户佩戴智能手表100时，检测到人体表面阻抗值在2～10kω区间，智能手表100得到智能手表100与用户手腕之间为佩戴状态。当用户未佩戴智能手表100时，检测到的人体表面的阻抗值一般大于1mω，智能手表100得到智能手表100与用户手腕之间为未佩戴状态。
95.此外，在其他一些实施例中，智能手表100读取智能手表100与用户手腕之间的佩戴状态数据；确定智能手表100与用户手腕之间的佩戴状态。具体的，包括：智能手表100读取智能手表100的寄存器中的佩戴状态标志位，得到智能手表100与用户手腕之间的佩戴状态。例如，在智能手表100开启ecg波形检测应用程序之前；智能手表100根据电容在佩戴状态和未佩戴状态的阻抗值不同，确定标志寄存器中的佩戴状态标志位flag_wear的值。当用
户佩戴智能手表100时，检测到人体表面阻抗值在2～10kω区间，将智能手表100中的标志寄存器中的佩戴状态标志位flag_wear赋值为1，智能手表100读取智能手表100的寄存器中的佩戴状态标志位为1时，智能手表100得到智能手表100与用户手腕之间为佩戴状态。当用户未佩戴智能手表100时，检测到的人体表面的阻抗值一般大于1mω，将智能手表100中的标志寄存器中的佩戴状态标志位flag_wear赋值为0，智能手表100读取智能手表100的寄存器中的佩戴状态标志位为0时，智能手表100得到智能手表100与用户手腕之间为未佩戴状态。
96.此外，与上述实施例不同的是，在其他一些实施例中，利用红外线对不同物质的反射值不同的原理，红外光谱检测器件检测到的佩戴状态和非佩戴状态的红外光谱不同。由此，智能手表100还可以借助红外光谱检测器件来实现智能手表100的佩戴状态检测功能。
97.步骤303：智能手表100判断是否为佩戴状态。若是，则转至步骤304；若否，则表明手表未处于佩戴状态，在这种情况下无法激活imu佩戴部位检测。因此，若步骤303判断结果为否，当前则结束。
98.步骤304：智能手表100通过imu佩戴部位识别确定第一佩戴部位信息。
99.在一些实施例中，当用户佩戴智能手表100后，imu获取陀螺仪的姿态角随时间变化的数据，加速度计的加速度随时间变化的数据，智能手表100根据姿态角随时间变化的数据和加速度随时间变化的数据，得到imu佩戴部位检测置信度(作为第一佩戴部位置信度的实例)，根据imu佩戴部位检测置信度得到imu佩戴部位检测信息(作为第一佩戴部位信息的实例)。以下对imu佩戴部位检测置信度进行具体说明。可以理解，imu佩戴部位检测置信度用于确定左手佩戴置、右手佩戴、不确定佩戴的真实度概率。imu佩戴部位检测置信度可以为左手佩戴置信度、右手佩戴置信度、不确定佩戴部位检测置信度。左手佩戴置信度、右手佩戴置信度和不确定佩戴部位检测置信度之和为1。例如，左手佩戴置信度为0.8，右手佩戴置信度为0.1，不确定佩戴部位置信度为0.1。根据最高置信度确定佩戴信息为左手佩戴。佩戴部位信息可以为左手佩戴、右手佩戴、不确定佩戴部位。在一些实施例中，imu佩戴部位检测置信度也可以为百分比的形式，本技术不作限制。可以理解，同一次检测的左手佩戴置信度、右手佩戴置信度和不确定佩戴部位置信度之和可以为100％。
100.具体的，根据imu检测到的加速度值和姿态角确定imu佩戴部位检测信息(第一佩戴部位信息的实例)，包括：
101.智能手表100每间隔预设时间，例如200毫秒，处理一次随时间变化的姿态角数据，得到每个预设间隔时间内的姿态角的标准差和均值。
102.加速度可以是加速度计在x、y、z轴上的变化，姿态角可以是陀螺仪在pitch(y轴)、roll(x轴)、yaw(z轴)的变化。例如，图4根据本技术的一些实施例，示出了一种预设间隔为200毫秒的，步长为150毫秒的采集周期的时间区域示意图。如图4所示，当用户佩戴手表后，智能手表100每间隔预设时间，例如200毫秒，处理一次陀螺仪和加速度计的数据，其中，连续的200ms的数据有50ms的重叠区域。
103.在一些实施例中，针对每200ms中，加速度计在x、y、z轴上的加速度变化，陀螺仪的pitch(y轴)、roll(x轴)、yaw(z轴)等姿态角的变化，进行归一化处理，然后计算对应的加速度和姿态角的标准差、均值等参数，图5根据本技术的一些实施例，示出了一种姿态角的差值和标准值以及加速度的差值和标准值随时间变化的波形示意图，如图5所示，包括：第一
列：x轴姿态角均值变化、x轴姿态角标准差变化、x轴加速度均值变化、x轴加速度标准差变化；第二列：y轴姿态角均值变化、y轴姿态角标准差变化、y轴加速度均值变化、y轴加速度标准差变化；第三列：z轴姿态角均值变化、z轴姿态角标准差变化、z轴加速度均值变化、z轴加速度标准差变化，陀螺仪具有x、y、z三个轴上的姿态角，用于确定运动物体的方向，用户的左手和右手运动方向不同，从而陀螺仪测得的左手和右手的姿态角数据不同，同一时间段内，x、y、z三个轴上的姿态角均值变化是反映了在某一时间段内，姿态角的平均值。姿态角标准差是反映了在某一时间段内姿态角值的分布、离散情况，姿态角的平均值和标准差能够反映出佩戴部位。
104.加速度是矢量，它的方向是物体速度变化(量)的方向，与合外力的方向相同。如果向左或向右施以力，即给予了不同的加速度，则其速度会发生变化(包含了速率及方向)，然而向左的加速度和向右的加速度显然引起了不同的效果。左右手在运动的过程中的施力方向往往不同，加速度和加速度的方向不同，根据加速度的平均值和标准差可以确定出佩戴部位。
105.左右手的分布规律和判定标准则是通过算法模型训练得到。下面对imu配戴部位识别模型进行示例性说明。
106.将加速度计在x、y、z轴上的加速度标准差和均值，陀螺仪在y轴、x轴、z轴的姿态角的标准差和均值、左右手状态标签输入imu配戴部位识别模型，通过训练imu配戴部位识别模型得到符合预设损失函数的已训练好的imu配戴部位识别模型。
107.将当前获取的加速度计在x、y、z轴上的加速度标准差和均值，陀螺仪在pitch(y轴)、roll(x轴)、yaw(z轴)的姿态角的标准差和均值输入已训练好的imu配戴部位识别模型，已训练好的imu配戴部位识别模型的输出结果为imu佩戴部位检测置信度和/或imu佩戴部位检测信息。可以理解，imu佩戴部位检测置信度可以为左手佩戴imu佩戴部位检测置信度、右手佩戴imu佩戴部位检测置信度、不确定佩戴部位检测置信度。imu佩戴部位检测信息可以为左手佩戴、右手佩戴、不确定佩戴部位。例如，imu左手佩戴检测置信度为0.8，imu右手佩戴检测置信度为0.2，不确定佩戴部位检测置信度为0.4，imu佩戴部位检测置信度可以为小数也可以为百分数，但不限于此。
108.佩戴部位数据可以为包括左右佩戴标志hand_flag_imu，根据左手佩戴状态确定左右手佩戴标志hand_flag_imu的值，左右佩戴标志hand_flag_imu取值可以为0,1,2。其中，0表示不确定是左手佩戴还是右手佩戴，1表示左手佩戴，2表示右手佩戴。智能手表100读取左右手佩戴标志hand_flag_imu的值，确定佩戴部位信息。
109.在一些实施例中，根据imu检测到的加速度值和姿态角得到多个imu佩戴部位检测置信度；将多个imu佩戴部位检测置信度根据第一迭代公式处理得到imu平均佩戴部位置信度(作为第一平均佩戴部位置信度的实例)；根据imu平均佩戴部位置信度确定imu佩戴部位检测信息。
110.可以理解，第一迭代公式可以为：
111.ci1_average＝a1*ci1_average b1*ci_imui
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式1)
112.其中，ci1_average表示imu平均佩戴部位置信度，ci_imui表示imu佩戴部位检测置信度，即单次的置信度ci_imui，a1和b1为自然数，a1和b1之和为1，且a1大于b1，符号“*”表示相乘，ci_average的取值范围为[0,1]。例如，a1取0.6，b2取0.4。
[0113]
在一些实施例中，根据单次测得的imu佩戴部位检测置信度确定imu佩戴部位检测信息具体的，包括：
[0114]
当imu佩戴部位检测置信度大于第一阈值(例如，0.7)时，则判定为左手佩戴，当imu佩戴部位检测置信度小于第二阈值(例如，0.3)时，则判定为右手佩戴；当imu佩戴部位检测置信度在第一阈值和第二阈值区间(例如，0.3至0.7)时，则判定为不确定佩戴部位；其中，第一阈值大于第二阈值。
[0115]
例如，ci_imu表示imu佩戴部位检测置信度，hand_flag为佩戴部位标志位，当ci_imu取值大于0.7时，则判定为左手佩戴，hand_flag赋值为1；当ci_imu取值小如0.3时，则判定为右手佩戴，hand_flag＝2；当ci_imu取值在区间[0.3,0.7]时，则判定为不确定佩戴部位，hand_flag＝0。智能手表读取佩戴部位标志位，即可确定imu佩戴部位检测信息。
[0116]
此外，在一些实施例中，当imu平均佩戴部位置信度大于第三阈值(例如，0.7)时，则判定为左手佩戴，当imu平均佩戴部位置信度小于第四阈值(例如，0.3)时，则判定为右手佩戴；当imu平均佩戴部位置信度在第三阈值和第四阈值区间(例如，0.3至0.7)时，则判定为不确定佩戴部位；其中，第三阈值大于第四阈值。
[0117]
例如，ci1_average表示imu平均佩戴部位置信度，hand_flag为佩戴部位标志位，当ci1_average取值大于0.7时，则判定为左手佩戴，hand_flag赋值为1；当ci1_average取值小如0.3时，则判定为右手佩戴，hand_flag＝2；当ci1_average取值在区间[0.3,0.7]时，则判定为不确定佩戴部位，hand_flag＝0。智能手表读取佩戴部位标志位，即可确定imu佩戴部位检测信息。
[0118]
步骤305：智能手表100判断第一佩戴部位信息是否为确定状态，若是，则转至步骤306；若否，则转至步骤311；
[0119]
imu佩戴部位检测信息作为第一佩戴部位信息的实例。智能手表100判断imu佩戴部位检测信息是确定状态，还需要进一步通过ecg佩戴部位识得到的识别结果进行验证，以得到较为准确的佩戴部位检测结果，即执行步骤306。智能手表100判断imu佩戴部位检测信息是不确定状态，则直接通过ecg佩戴部位识得到的识别结果得到佩戴部位识别结果，即执行步骤311。
[0120]
步骤306：在智能手表100的显示屏上显示ecg佩戴部位识别提示信息，以指示用户选择是否进行ecg佩戴部位识别，以确保ecg波形以正常状态显示。
[0121]
图6根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg波形检测提示信息显示界面图示例。如图6所示，智能手表100的显示屏显示提示信息“需要进一步进行ecg佩戴部位识别，以确保ecg波形显示正常！”，和两个选项：“倒计时3秒”，“取消”。“倒计时3秒”表示时间到即自动开始ecg佩戴部位识别。根据本技术的实施方式，在imu检测之后进行ecg波形将侧将提高手腕识别的成功率，并为用户提供正常的心电图波形的显示，因此采用“倒计时3秒”这样的方式自动地进入ecg波形检测，除非用户强行中止。若用户点击“取消”图标，则智能手表100未获取到ecg佩戴部位识别请求，且取消提示信息“需要进一步进行ecg佩戴部位识别，以确保ecg波形显示正常！”，和两个选项：“倒计时3秒”，“取消”的显示。
[0122]
此外，与上述实施例不同的是，在其他一些实施例中，用户也可以根据自身需求，在点击“取消”图标一段时间之后，点击“ecg佩戴部位识别”图标，开启ecg佩戴部位识别。
[0123]
此外，在其他一些实施例中，在智能手表100的显示屏上不显示ecg佩戴部位识别
提示信息，以指示用户选择是否进行ecg佩戴部位识别，而是智能手表100在进行imu佩戴部位识别后直接自动进行ecg佩戴部位识别。
[0124]
如此，在一些实施例中，根据ecg佩戴部位识别得到的佩戴部位信息和ecg佩戴部位检测置信度，得到左右手判断结果，或者综合考虑根据imu佩戴部位识别得到的佩戴部位信息和imu佩戴部位检测置信度以及根据ecg佩戴部位识别得到的佩戴部位信息和ecg佩戴部位检测置信度，得到左右手判断结果。
[0125]
步骤307：智能手表100获取到ecg佩戴部位识别请求，通过ecg佩戴部位识别确定第二佩戴部位信息。
[0126]
在一些实施例中，点击ecg佩戴部位识别图标，开启ecg佩戴部位识别。
[0127]
此外，在其他一些实施例中，如图6所示，倒计时3秒”表示时间到即自动开始ecg佩戴部位识别。
[0128]
在一些实施例中，在智能手表100获取到ecg波形检测请求后，根据ecg波形的波形特征信息得到ecg佩戴部位检测置信度；包括：
[0129]
根据imu佩戴部位检测置信度和ecg佩戴部位检测置信度得到ecg平均佩戴部位置信度(作为第二平均佩戴部位置信度的实例)；
[0130]
根据ecg平均佩戴部位置信度确定ecg佩戴部位信息(第二佩戴位置信息的实例)。
[0131]
具体的，在一些实施例中，包括：
[0132]
根据ecg波形的波形特征信息得到多个ecg佩戴部位检测置信度；
[0133]
根据imu平均佩戴部位置信度(作为第一平均佩戴部位置信度的实例)、多个ecg佩戴部位检测置信度(作为第二佩戴部位置信度的实例)和第二迭代公式得到ecg平均佩戴部位检测置信度(作为第二平均佩戴部位置信度的实例)；
[0134]
根据ecg平均佩戴部位检测置信度得到ecg佩戴部位检测信息。
[0135]
第二迭代公式为：
[0136]
ci2_average＝a2*ci1_average b2*ci_ecgi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式2)
[0137]
其中，ci2_average表示ecg平均佩戴部位置信度，ci1_average表示imu平均佩戴部位置信度，ci_ecgi表示ecg佩戴部位检测置信度，a2和b2为自然数，a2和b2之和为1，且a2小于b2，考虑到ecg佩戴部位识别与imu佩戴部位识别可能会间隔一段时间，根据间隔时间的长短确定置信度前面的权重系数，例如，距离imu佩戴部位识别检测时间越长，b2越大。例如，a2取0.4，b2取0.6。ci_ecgi取值范围为[0,1]。可以理解，在其他一些实施例中，当用户为心律失常患者，ecg波形存在畸形，则增加imu预判比重，从而提高准确性，减少ecg采集所用时间。具体的，包括：
[0138]
智能手表100在显示屏的显示界面显示用户输入身体状况的提示信息；
[0139]
若获取到用户在智能手表100的显示界面输入在的心律失常信息，增加imu预判比重b2。
[0140]
在一些实施例中，当ecg平均佩戴部位检测置信度大于第五阈值时，则判定为左手佩戴，当ecg平均佩戴部位检测置信度小于第六阈值时，则判定为右手佩戴；当ecg平均佩戴部位检测置信度在第五阈值和第六阈值区间时，则判定为不确定佩戴部位；其中，第五阈值大于第六阈值。
[0141]
例如，设定左右分界阈值为t1_ecg和t1_exg,t1_ecg大于等于t1_exg。其中，ci_
ecgi取值为[t1_ecg,1]、[0,t1_exg)，分别对应左手、右手，hand_flag_ecg分别对应赋值1和2，ci_ecgi取值在区间[t1_exg，t1_ecg]，左右手状态不确定。若t1_ecg取值为0.5,t1_exg取值为0.3，ci_ecgi取值在区间[0.5,1]对应左手，hand_flag_ecg对应为1；ci_ecgi取值在区间[0,0.3)，对应右手，hand_flag_ecg对应为2，ci_ecgi取值在区间[0.3，0.5]，左右手状态不确定。在一些实施例中，智能手表100读取hand_flag_ecg即可得到ecg佩戴部位检测信息。
[0142]
此外，在其他一些实施例中，与上述实施方式不同，紧将ecg佩戴部位检测置信度通过第三迭代公式处理得到ecg平均佩戴部位置信度(作为第二平均佩戴部位置信度的实例)，根据ecg平均佩戴部位置信度得到ecg佩戴部位检测信息。
[0143]
第三迭代公式为：
[0144]
ci2_average＝a2*ci2_average b2*ci_ecgi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式3)
[0145]
其中，ci2_average表示ecg平均佩戴部位置信度，ci_ecgi表示ecg佩戴部位检测置信度，a2和b2为自然数，a2和b2之和为1，且a2小于b2，考虑到ecg佩戴部位识别与imu佩戴部位识别可能会间隔一段时间，根据间隔时间的长短确定置信度前面的权重系数，例如，距离imu佩戴部位识别检测时间越长，b2越大。例如，a2取0.4，b2取0.6。ci_ecgi取值范围为[0,1]。
[0146]
此外，在其他一些实施例中，根据一次ecg佩戴部位置信度得到ecg佩戴部位检测信息。
[0147]
下面对如何获取ecg佩戴部位检测置信度进行示例性说明，在一些实施例中，当用户佩戴智能手表100后，在用户佩戴智能手表100后根据egg波形进行左右手识别。ecg配戴部位识别算法的功能是通过对用户检测起始阶段的ecg波形形态进行分析判断用户佩戴智能穿戴设备的部位。提取t(例如1～2s)时间内的ecg波形(r波、qrs波群宽度等)，实现左右手判断。具体的，包括：
[0148]
获取用户佩戴智能手表100后的一段(例如1s时长)ecg波形；
[0149]
确定获取的一段ecg波形的波形特征信息；
[0150]
将ecg波形的波形特征信息输入已训练好的ecg佩戴部位识别模型，得到已训练好的ecg佩戴部位识别模型的输出结果是ecg佩戴部位检测置信度。根据ecg佩戴部位检测置信度确定ecg佩戴部位检测信息。ecg佩戴部位检测信息可以为左手佩戴还是右手佩戴，ecg佩戴部位检测置信度可以为左手佩戴ecg置信度或者右手佩戴ecg置信度。
[0151]
可以理解，在ecg检测中，提取的ecg的波形特征信息可以为：qrs波面积，qr宽度与rs宽度比值，qr高度，rs高度，p波幅值，p波面积(含有正负)，t波宽度，t波面积。图7根据本技术的一些实施例，示出了一段ecg波形示意图，如图7所示，包括：qrs波面积，qr宽度与rs宽度比值，qr高度，rs高度，p波幅值，p波面积(含有正负)，t波宽度，t波面积。根据主元分析对信号进行主元重构，选择波形特征信息中变动最大的前3项主元特征，将选取的主元特征输入到已训练好的ecg佩戴部位识别模型，实现根据ecg波形的左右手判断，同时获得置信度ci_ecgi。
[0152]
步骤308：智能手表100判断第一佩戴部位信息与第二佩戴部位信息是否相同，若是，则转至步骤309；若否，则转至步骤310。
[0153]
imu佩戴部位检测信息作为第一佩戴部位信息的实例；ecg佩戴部位检测信息作为
第二佩戴部位信息的实例。imu佩戴部位检测信息与ecg佩戴部位检测信息相同意味着imu佩戴部位识别和ecg佩戴部位识别的结果一致，可以确定地认定imu佩戴部位检测信息与ecg佩戴部位检测信息为确定状态中的左右佩戴状态或者右手佩戴状态。因此，智能手表100可以继续执行步骤309。imu佩戴部位检测信息与ecg佩戴部位检测信息不相同意味着imu佩戴部位识别和ecg佩戴部位识别的结果不一致，无法确定地认定imu佩戴部位检测信息与ecg佩戴部位检测信息为确定状态中的左右佩戴状态还是右手佩戴状态。因为ecg佩戴部位识别较准确，因此，需要再进一步的进行ecg佩戴部位识别得到佩戴部位识别结果，智能手表100可以继续执行步骤310。
[0154]
步骤309：智能手表100根据确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0155]
本技术实施例中，左手为智能手机上100在设置时根据a电极和b电极等硬件结构确定的预设佩戴部位信息，可以理解，在其他实施例中，预设佩戴部位信息还可以为右手佩戴。若佩戴部位信息为预设佩戴部位信息，则ecg波形以正常显示方式显示在显示屏上。可以理解，在其他实施例中，预设佩戴部位信息还可以为左手佩戴。imu佩戴部位检测信息和ecg佩戴部位检测信息为左手佩戴信息或者右手佩戴信息则为确定状态。
[0156]
在一些实施例中，在imu佩戴部位检测信息(作为第一佩戴部位信息的实例)及ecg佩戴部位检测信息(作为第二佩戴部位信息的实例)与预设佩戴部位信息相同的情况下，智能手表100以正常显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0157]
例如,预设佩戴部位信息为左手佩戴，若imu佩戴部位检测信息和ecg佩戴部位检测信息与左手佩戴信息相同，智能手表100根据左手佩戴对应的正常显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0158]
可以理解，在其他一些实施例中，在imu佩戴部位检测信息及ecg佩戴部位检测信息与预设佩戴部位信息不相同的情况下，智能手表100将非正常显示方式调整为正常显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0159]
例如，预设佩戴部位信息为左手佩戴，若imu佩戴部位检测信息和ecg佩戴部位检测信息与做手佩戴信息不同，智能手表100将非正常显示方式调整为正常显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0160]
图8根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg波形非正常显示方式的显示界面图示例。因为以用户将智能手表100佩戴在其左手手腕处，智能手表100会将ecg波形以正常显示方式显示在显示屏上，而用户将智能手表100佩戴在其右手手腕处，会导致智能手表100将ecg波形显示在坐标轴负方向，即朝着右手侧方向。如图8所示，ecg波形在智能手表100的显示屏上的显示状态为非正常显示方式。
[0161]
图9根据本技术的一些实施例，示出了一种ecg波形正常显示方式的显示界面图示例。如图9所示，ecg波形在智能手表100的显示屏上的显示状态为正常显示方式。即将图9中的波形数据乘以负1，波形反转，将ecg波形显示在坐标轴正方向，即朝着左手侧方向。
[0162]
本技术通过imu佩戴部位识别和ecg佩戴部位识别确定佩戴部位信息，从而判断处ecg波形是否为正常显示方式，如果ecg波形不是正常显示方式，则将ecg波形调整为正常显示方式。如此，可以降低紧紧通过imu佩戴部位识别的误判率，降低紧紧通过ecg佩戴部位识别导致耗时过长的问题，在缩短识别时间的同时，提高了佩戴部位识别和ecg波形以正常状态显示的准确率。
[0163]
步骤310：智能手表100再执行至少一次ecg佩戴部位识别以得到第三佩戴部位信息，并且，智能手表100根据第三佩戴部位信息表示的确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0164]
在一些实施例中，智能手表100根据imu佩戴部位识别得到的佩戴部位信息与根据ecg佩戴部位识别得到的佩戴部位信息不同，则继续执行至少一次ecg佩戴部位识别得到ecg佩戴部位检测信息(作为第三佩戴部位信息的实例)和ecg佩戴部位检测置信度。根据更进一步执行的egc佩戴部位识别的结果来确定佩戴状态的方式可以有以下示例性的实施方式。
[0165]
在一种实施方式中，再执行至少一次ecg佩戴部位识别以得到第三佩戴部位信息，即增加ecg佩戴部位识别次数，根据增加的ecg佩戴部位识别次数得到的多个ecg佩戴部位检测置信度(作为第二佩戴部位置信度实例)和ecg平均佩戴部位检测置信度(作为第二平均佩戴部位置信度的实例)重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度(作为第三平均佩戴部位置信度)；根据重新得到的ecg平均佩戴部位检测置信度确定ecg佩戴部位检测信息(作为第三佩戴位置信息的实例)。
[0166]
重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度计算公式：
[0167]
ci3average＝a3*ci2_average b3*cin_ci_ecgi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式4)
[0168]
其中，ci3_average表示重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度，ci2_average表示ecg平均佩戴部位检测置信度，cin_ci_ecgi表示增加的ecg波形检测次数对应的ecg佩戴部位检测置信度，a3和b3为自然数，a3和b3之和为1，且a3小于b3。
[0169]
设定左右分界阈值为t1_ci3和t1_ci3,t1_ecg大于等于t1_ci3。其中，ci3_average取值为[t1_ci3,1]、[0,t1_ci3)，分别对应左手(hand_flag_ecg＝1)、右手(hand_flag_ecg＝2)，ci3_average取值在区间[t1_ci3，t1_ci3]，左右手状态不确定。
[0170]
例如，当hand_flag_ecg取值与hand_flag取值均为1或2时，则显示对应的ecg波形。如hand_flag＝1(hand_flag_ecg＝hand_flag＝1)时，则正向显示ecg波形；当hand_flag＝2(hand_flag_ecg＝hand_flag＝2)时，则反向显示ecg波形，即ecg波形数据乘以-1。
[0171]
可以理解，在一些实施例中，在当用户佩戴手表立即测量时，根据imu判断次数少，无法正确预测，则增加波形特征预判比重，根据波形判断的准确率高于根据imu佩戴部位识别的准确率，从而提高左右手佩戴位置和ecg以正常显示方式显示的准确率。
[0172]
如此，同时利用imu佩戴部位识别和ecg佩戴部位识别，且在两者确定的佩戴信息不相同的时候，增加ecg佩戴部位识别次数和ecg检测置信度比重，在一定程度上提高了佩戴部位和ecg波形以正常状态显示的准确度。
[0173]
此外，在其他一些实施例中，也可以直接通过再执行至少一次ecg佩戴部位识别次数得到至少一个第三佩戴部位置信度，根据至少一个第三佩戴部位置信度确定第三佩戴位置信息。
[0174]
例如，再执行一次ecg佩戴部位识别得到一个ecg佩戴部位检测置信度(作为第三佩戴部位置信度的实例)，根据ecg佩戴部位检测置信度确定第三佩戴位置信息。
[0175]
例如，将ecg佩戴部位检测置信度通过第五迭代公式处理得到ecg平均佩戴部位置信度(作为第三平均佩戴部位置信度的实例)，根据ecg平均佩戴部位置信度得到ecg佩戴部位检测信息。
[0176]
重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度计算公式(作为第五迭代公式的实例)：
[0177]
ci3_average＝a3*ci3_average b3*cin_ci_ecgi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式5)
[0178]
其中，ci3_average表示重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度，cin_ci_ecgi表示增加的ecg波形检测次数对应的ecg佩戴部位检测置信度，a3和b3为自然数，a3和b3之和为1，且a3小于b3。
[0179]
接下来，参考图3，再回到步骤s05的判断，若该步骤的判断结果为否，则进入步骤s311的处理。
[0180]
步骤311：智能手表100执行ecg佩戴部位识别以得到第四佩戴部位信息。
[0181]
在一些实施例中，可以直接通过再执行至少一次ecg佩戴部位识别次数得到至少一个ecg佩戴部位检测置信度(作为第四佩戴部位置信度的实例)，根据至少一个ecg佩戴部位检测置信度确定ecg佩戴部位检测信息(作为第四佩戴位置信息的实施例)。
[0182]
例如，再执行一次ecg佩戴部位识别得到一个ecg佩戴部位检测置信度(作为第四佩戴部位置信度的实例)，根据ecg佩戴部位检测置信度确定ecg佩戴部位检测信息。
[0183]
此外，在其他一些实施例中，将ecg佩戴部位检测置信度通过第六迭代公式处理得到ecg平均佩戴部位置信度(作为第四平均佩戴部位置信度的实例)，根据ecg平均佩戴部位置信度得到ecg佩戴部位检测信息(第四佩戴部位信息)。
[0184]
例如重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度计算公式(作为第六迭代公式的实例)：
[0185]
ci6_average＝a6*ci6_average b6*cin_ci_ecgi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式6)
[0186]
其中，ci6_average表示重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度，cin_ci_ecgi表示增加的ecg波形检测次数对应的ecg佩戴部位检测置信度，a6和b6为自然数，a6和b6之和为1，且a6小于b6。
[0187]
步骤312：智能手表100判断第四佩戴部位信息是否为确定状态，若是，则转至步骤313；若否，则转至步骤314。
[0188]
步骤313：智能手表100根据确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0189]
步骤313与步骤309的实施例基于相同的构思，在此不再赘述。
[0190]
步骤314：智能手表100再执行至少一次ecg佩戴部位识别以得到第五佩戴部位信息，并且，智能手表100根据第五佩戴部位信息表示的确定状态对应的显示方式在显示屏上显示ecg波形。
[0191]
在一些实施例中，可以直接通过再执行至少一次ecg佩戴部位识别次数得到至少一个ecg佩戴部位检测置信度(作为第五佩戴部位置信度的实例)，根据至少一个ecg佩戴部位检测置信度确定第五佩戴位置信息。
[0192]
例如，再执行一次ecg佩戴部位识别得到一个ecg佩戴部位检测置信度(作为第五佩戴部位置信度的实例)，根据ecg佩戴部位检测置信度确定第五佩戴位置信息。
[0193]
此外，在其他一些实施例中，将ecg佩戴部位检测置信度通过第七迭代公式处理得到ecg平均佩戴部位置信度(作为第五平均佩戴部位置信度的实例)，根据ecg平均佩戴部位置信度得到ecg佩戴部位检测信息(第五佩戴部位信息)。
[0194]
例如，重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度的计算公式：
[0195]
ci7_average＝a7*ci7_average b7*cin_ci_ecgi
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式7)
[0196]
其中，ci7_average表示重新得到ecg平均佩戴部位检测置信度，cin_ci_ecgi表示增加的ecg波形检测次数对应的ecg佩戴部位检测置信度，a7和b7为自然数，a7和b7之和为1，且a7小于b7。
[0197]
根据ecg佩戴部位检测置信度确定第五佩戴位置信息的过程与根据公式1、公式2或公式3得到的佩戴部位信息的过程的构思类似，在此不再赘述。
[0198]
本技术的实施例还提供了一种可读介质，可读介质上存储有指令，该指令在机器上执行时使机器执行上述的ecg波形显示方法。
[0199]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0200]
本技术的实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括：
[0201]
存储器，用于存储由电子设备的一个或多个处理器执行的指令，以及处理器，是电子设备的处理器之一，用于执行上述的防火墙规则配置方法方法。该电子设备具有实现上述ecg波形显示方法的功能。功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。硬件或软件包括一个或多于一个与上述功能相对应的模块。
[0202]
根据本技术的实施例，图10示出了一种soc(system on chip，片上系统)1000的框图。在图10中，相似的部件具有同样的附图标记。另外，虚线框是更先进的soc的可选特征。在图10中，soc 1000包括：互连单元1050，其被耦合至应用处理器1010；系统代理单元1070；总线控制器单元1080；集成存储器控制器单元1040；一组或一个或多个协处理器1020，其可包括集成图形逻辑、图像处理器、音频处理器和视频处理器；静态随机存取存储器(sram)单元1030；直接存储器存取(dma)单元1060。
[0203]
在一个实施例中，协处理器1020包括专用处理器，诸如例如网络或通信处理器、压缩引擎、gpgpu、高吞吐量mic处理器、或嵌入式处理器等等。
[0204]
本技术公开的实施例可以被实现在硬件、软件、固件或这些实现方法的组合中。本技术的实施例可实现为在可编程系统上执行的计算机程序或程序代码，该可编程系统包括至少一个处理器、存储系统(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一个输入设备以及至少一个输出设备。
[0205]
可将程序代码应用于输入指令，以执行本技术描述ecg波形显示方法的各功能并生成输出信息。可以按已知方式将输出信息应用于一个或多个输出设备。
[0206]
为了本技术的目的，处理系统包括具有诸如例如数字信号处理器(dsp)、微控制器、专用集成电路(asic)或微处理器之类的处理器的任何系统。
[0207]
程序代码可以用高级程序化语言或面向对象的编程语言来实现，以便与处理系统通信。在需要时，也可用汇编语言或机器语言来实现程序代码。事实上，本技术中描述的机制不限于任何特定编程语言的范围。在任一情形下，该语言可以是编译语言或解释语言。
[0208]
虽然通过参照本技术的某些优选实施例，已经对本技术进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本技术的精神和范围。