对比文件名称：2014-09-18_US2014275852A_发明申请_US20140275852A1 WEARABLE HEART RATE MONITOR
目标专利名称：269稳健心率估计CN107708538B
本次调用的模型名称：GPT-4
## 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：获得光学传感器信号的多个光学传感器信号测量值，所述光学传感器信号测量值部分地基于用户的至少一个心血管参数<br>《直接公开》 | [0110] “In one example embodiment, the biometric monitoring device may include an optical sensor to detect, sense, sample and/or generate data that may be used to determine information representative of, for example, stress (or level thereof), blood pressure, and/or heart rate of a user.”<br>[0111] “In such embodiments, the biometric monitoring device may include an optical sensor having one or more light sources (LED, laser, etc.) to emit or output light into the user's body, as well as light detectors (photodiodes, phototransistors, etc.) to sample, measure and/or detect a response or reflection of such light from the user's body and provide data used to determine data that is representative of stress (or level thereof), blood pressure, and/or heart rate of a user (e.g., such as by using photoplethysmography).” | 对比文件明确公开了使用光学传感器（例如PPG传感器）来采样、测量和/或检测来自用户身体的光响应或反射，以提供用于确定用户心率等心血管参数的数据。这与目标专利中技术特征A的作用（获得基于心血管参数的光学传感器信号测量值）相同。本领域技术人员能够毫无疑义地从对比文件中得出该技术方案。 |
| **技术特征B**：获得运动传感器信号的多个运动传感器信号测量值，所述运动传感器信号测量值部分地基于所述用户的运动<br>《直接公开》 | [0112] “In one example embodiment, a user's heart rate measurement may be triggered by criteria determined by one or more sensors (or processing circuitry connected to them). For instance, when data from a motion sensor(s) indicates a period of stillness or of little motion, the biometric monitoring device may trigger, acquire, and/or obtain a heart rate measurement or data.”<br>[0120] “Movement of the user (for determining motion artifacts) may be measured using sensors including, but not limited to, accelerometers, gyroscopes, proximity detectors, magnetometers, etc.” | 对比文件多次提及使用运动传感器（如加速计）来测量用户的运动，以用于触发心率测量或确定运动伪影。这公开了获得基于用户运动的运动传感器信号测量值，其作用与目标专利中技术特征B相同。本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征C**：部分地基于从所述光学传感器信号测量值获得的谱峰值与从所述运动传感器信号测量值获得的谱峰值的比较，确定与所述光学传感器信号相关联的基频<br>《隐含公开》 | [0120] “The goal of such algorithms is to remove components of the PPG signal attributable to movement (movement artifacts) using the movement signal captured from the other sensors as a guide.”<br>[0176] “In other cases, such as heart rate data acquired while the user is in motion, FFTs may be performed on the signal and spectral peaks extracted, which may then be subsequently processed by a multiple-target tracker which starts, continues, merges, and deletes tracks of the spectra. In some embodiments, a similar set of operations may be performed on the motion signal and the output may be used to do activity discrimination ... which is used to assist the multiple-target tracker.” | 对比文件公开了在用户运动时，对PPG信号和运动信号执行FFT以提取谱峰值，并使用多目标跟踪器处理这些谱峰值轨迹，活动分类器（基于运动信号）的输出用于辅助该跟踪器以估计心率。这隐含了通过比较从两个信号获得的谱峰值信息（例如，利用运动谱信息来辅助识别和跟踪PPG谱中的心率相关峰值）来确定与心率（基频）相关的频率。本领域技术人员根据对比文件关于使用运动信号谱辅助处理PPG信号谱以在运动条件下获得心率的教导，能够合理推断出通过比较两者谱峰值来确定光学传感器信号中与非运动相关心率对应的基频这一技术方案。 |
| **技术特征D**：部分地基于所述基频估计第一心率<br>《直接公开》 | [0176] “The heart rate of the user may be measured by counting the number of signal peaks within a time window or by utilizing the fundamental frequency or second harmonic of the signal (e.g., through a fast Fourier transform (FFT)).” | 对比文件直接公开了通过利用信号（例如PPG信号）的基频来测量用户的心率。这与目标专利中基于确定的基频来估计第一心率的作用完全相同。本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征E**：获得与所述第一心率相关联的第一质量度量，所述第一质量度量至少部分地基于：第一总和，其中所述第一总和是通过将对应于所述基频的谱峰值的幅值与所述光学传感器信号中的谱峰值的第一子集中的谱峰值的幅值相加获得的，<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | [0127] “In one embodiment, the signal quality metric may be derived as follows: make a scatter plot where the x-axis is time, and the y-axis is the frequency of a peak in the PPG signal at that given instant in time... A best fit line captures the linear relationship in this scatter plot. A high quality signal should have a set of peaks that fit well to a line (in a short time span), whereas a bad signal will have a set of peaks that are not well described by a line. Therefore, the quality of the fit to the line provides a good metric for the quality of the PPG signal itself.” | 对比文件公开了通过评估PPG信号谱峰值在时间-频率散点图上对直线的拟合质量来获得信号质量度量。这与目标专利中基于特定谱峰值幅值之和的比率来计算质量度量的方法在具体计算手段上完全不同。对比文件没有公开或暗示将对应于基频的谱峰幅值与基频整数倍谐波的谱峰幅值之和进行累加作为分子，也没有公开将其与另一个谱峰值子集（如非运动相关谱峰值集）的幅值之和作为分母来计算比率。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出目标专利的该特定技术方案。 |
| **技术特征F**：其中所述谱峰值的第一子集是选自与所述光学传感器信号中的所述基频的整数倍相关联的谱峰值，<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未提及选择与基频整数倍相关联的谱峰值来构成子集。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该技术特征。 |
| **技术特征G**：以及第二总和，其是通过将所述光学传感器信号中的谱峰值的第二子集中的所述谱峰值的幅值相加获得的，<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未提及将光学传感器信号中某个子集的谱峰值幅值相加以获得第二总和。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该技术特征。 |
| **技术特征H**：其中所述谱峰值的第二子集是选自所述光学传感器信号中的非运动相关谱峰值集。<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件虽然提到了从PPG信号中去除运动相关分量（如[0120]），但未明确说明将“非运动相关谱峰值集”作为子集选择出来用于计算质量度量。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该具体限定。 |
| **技术特征I**：其中：所述第一质量度量计算为所述第一总和与所述第二总和的比率。<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未公开将两个谱峰值幅值总和相除来计算质量度量。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该技术特征。 |
| **技术特征J**：其进一步包括：获得与所述第一心率相关联的第二质量度量，所述第二质量度量部分地基于：第一功率，其对应于与所述基频相关联的所述谱峰值的功率，以及第二功率，其对应于距离所述基频一预定谱距离处的功率。<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未提及基于基频谱峰功率及其邻近谱距离处功率来计算第二质量度量。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该技术特征。 |
| **技术特征K**：其中：所述第二质量度量是作为所述第一功率与通过将所述第一功率和所述第二功率相加获得的总和的比率而获得。<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未公开该具体的比率计算方式。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该技术特征。 |
| **技术特征L**：其进一步包括：部分地基于所述第一质量度量和所述第二质量度量的数学组合，获得第三质量度量。<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未提及组合多个质量度量来获得第三质量度量。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该技术特征。 |
| **技术特征M**：其进一步包括：通过执行所述第一心率的自适应平滑化来估计第二心率，其中所述自适应平滑化部分地基于所述第三质量度量。<br>《隐含公开》 | [0176] “The activity discriminator may furthermore influence the selection and/or fusion to get the heart rate estimate. For instance, if the user is sleeping, sitting, lying down, or sedentary, a prior probability may be skewed toward heart rates in the 40-80 bpm range; whereas if the user is running, jogging, or doing other vigorous exercise, a prior probability may be skewed toward elevated heart rates in the 90-180 bpm range. The influence of the activity discriminator may be based on the speed of the user.” | 对比文件公开了使用活动分类器（其输出可视为一种反映信号或情境质量的指标）来影响心率估计的选择和/或融合，例如通过基于活动类型调整心率估计的先验概率范围。这隐含了基于某种质量或状态信息（活动类型/强度）来自适应地调整或平滑心率估计的过程。虽然对比文件未明确提及“第三质量度量”这一具体术语，也未详细描述递归滤波算法，但本领域技术人员能够从“基于活动信息影响心率估计”这一教导中，合理推断出可以利用反映估计可靠性的质量度量（例如，基于信号分析得出的置信度，类似于活动分类器的输出所起的作用）来调整或平滑心率估计值，从而获得更稳健的第二心率（最终心率）这一技术方案。 |
| **技术特征N**：其进一步包括：获得第四质量度量，其中部分地基于所述第一心率和所述第二心率的比较，动态地获得所述第四质量度量。<br>《未直接公开，也未隐含公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件未提及通过比较原始心率估计和经平滑后的心率估计来动态获得另一个质量度量。本领域技术人员无法从对比文件的内容中直接或通过合理推理得出该技术特征。 |
| **技术特征O**：其中确定所述基频包括：获得来自所述多个光学传感器信号测量值的所述光学传感器信号的频域表示以及来自所述多个运动传感器信号测量值的所述运动传感器信号的频域表示<br>《直接公开》 | [0176] “In other cases, such as heart rate data acquired while the user is in motion, FFTs may be performed on the signal and spectral peaks extracted...” | 对比文件直接公开了在用户运动时，对（光学PPG）信号执行FFT以获得其频域表示并提取谱峰值。根据上下文，对运动信号进行“类似的一组操作”（a similar set of operations）也暗示了可获得运动信号的频域表示。这与目标专利中为确定基频而获得两个信号的频域表示的作用相同。本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征P**：将所述光学传感器信号的所述频域表示中的谱峰值与所述运动传感器信号的所述频域表示中的谱峰值进行比较，以确定所述光学传感器信号的所述频域表示中的一或多个非运动相关谱峰值<br>《隐含公开》 | [0120] “The goal of such algorithms is to remove components of the PPG signal attributable to movement (movement artifacts) using the movement signal captured from the other sensors as a guide.”<br>[0176] “... a similar set of operations may be performed on the motion signal and the output may be used to do activity discrimination (e.g., sedentary, walking, running, sleeping, lying down, sitting, biking, typing, elliptical, weight training) which is used to assist the multiple-target tracker.” | 对比文件公开了使用运动信号来指导移除PPG信号中的运动分量，并且在频域处理中，运动信号谱的处理输出（如活动判别）用于辅助跟踪PPG信号谱中的心率峰值。这隐含了通过比较或关联两个信号的频域信息（例如，利用运动信号的谱特征来识别PPG谱中哪些峰值可能由运动引起），从而确定PPG信号谱中哪些峰值是非运动相关的（即可能与心率相关）。本领域技术人员能够从对比文件的整体教导中合理推断出这一技术特征。 |
| **技术特征Q**：以及从所述光学传感器信号的所述频域表示中的所述一或多个非运动相关谱峰值确定与所述光学传感器信号相关联的所述基频。<br>《隐含公开》 | [0176] “A track selector module may use the output tracks from the multiple-spectra tracker and estimate the user's heart rate. The estimate may be taken as the maximum likelihood track, a weight sum of the tracks against their probabilities of being the heart rate, etc.” | 对比文件公开了使用多谱跟踪器的输出轨迹来估计用户心率。这些轨迹源于对PPG信号谱峰值的跟踪，并且在运动信号谱信息的辅助下，这些被跟踪的轨迹更可能对应于非运动相关的（即心率相关的）谱峰值。因此，从这些被跟踪和选择的轨迹中确定心率（基频），隐含了从确定的非运动相关谱峰值（体现为跟踪轨迹）中确定基频。本领域技术人员能够合理推断出该技术特征。 |
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