CN110448280A - 基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法及系统，该检测方法包括：对压电薄膜传感器周期性地获得的压力信号进行处理，得到测定时间段内的人体实际生理数据；将对应相同时间点的人体实际生理数据和预先设置的人体预测生理数据范围进行比较计算，判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内；基于判断结果计算落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，进而计算得到其占人体实际生理数据总数量的比重；将该比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值并判断测定时间段内的冥想质量。本方法便于用户准确地掌握自身瑜伽冥想质量高低，指导用户的瑜伽冥想修炼。

Description

基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法及系统

技术领域

本发明涉及健身检测方法领域，尤其涉及一种基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法。

背景技术

中国专利(CN 106807032 B)公开了一种“智能瑜伽垫”，其包括瑜伽垫本体和设于瑜伽垫本体内的智能系统，瑜伽垫本体包括两端部和一中部，所述中部表层设有定位标志，可以指导采集、对比用户实时运动数据，帮助用户矫正瑜伽体式。中国专利(CN 106669129B)公开了一种“智能瑜伽教辅系统”，其包括瑜伽垫本体、实时矫正模块和移动终端，可以采集用户在瑜伽垫上的运动数据，并对此进行分析，通过运动矫正单元对动作进行矫正，并对用户的动作数据进行评分。上述两个专利的缺点是只能采集用户的姿势，并不能采集用户的心跳、呼吸等数据，并不能指导用户的呼吸方式。

实际上瑜伽修炼中特别注重呼吸的修炼，修炼者通常要调整自己的呼吸，让呼吸变慢、变深，借由呼吸让心跳放缓，从而心平气和，放空心灵，才能慢慢的进入冥想状态，并进行高质量瑜伽修炼。现有技术关注的大多是用户的瑜伽体式的纠正，都不能监测修炼者的冥想质量，无法指导高质量瑜伽的冥想状态的修炼。

因此，现有技术还有待进一步发展。

发明内容

针对上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法及系统，对待测者的冥想质量进行监测和有效评估，对待测者修炼高质量瑜伽具有指导作用。

本发明提供了以下技术方案：

一种基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法，其包括以下步骤：

对压电薄膜传感器周期性地获得的压力信号进行处理，得到测定时间段内的人体实际生理数据；

将对应相同时间点的人体实际生理数据和预先设置的人体预测生理数据范围进行比较计算，判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内；

基于判断结果计算落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，进而计算得到其占人体实际生理数据总数量的比重；

将该比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量。

可选地，所述人体实际生理数据包括心率数据、呼吸率数据和体温数据中的一种或多种。

可选地，当所述实际生理数据至少包括心率数据、呼吸率数据和体温数据中的两种实际生理数据时，上述将该比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量的步骤，包括：

将得到的每种实际生理数据的落入对应人体预测生理数据范围内的比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到每种生理特征冥想质量分值；

根据每种生理特征冥想质量分值和预设的每种冥想质量分值占总分值的权值，计算得到冥想质量总分值，并依据冥想质量总分值判断测定时间段内的冥想质量。

可选地，所述压电薄膜传感器设置于瑜伽服装内，位于瑜伽服装的肩膀、前胸或后胸部位。

可选地，将对应相同时间点的人体实际生理数据和人体预测生理数据范围进行比较计算，判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内的步骤后，还包括以下步骤；

若测定时间段内的所有人体实际生理数据都未落入对应的人体预测生理数据范围内，判定始终未进入冥想状态；

若测定时间段内有人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内，判定用户进入冥想状态。

可选地，若测定时间段内有人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内，判定用户进入冥想状态的步骤后，还包括以下步骤：

记录首次人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内的时间点，将该时间点作为进入冥想状态的初始时间点；

计算测定时间段的终止时间点与所述初始时间点之间的时间差，得到冥想时长。

可选地，所述对压力信号的信号处理方法为：

对压力信号进行AD转换、信号放大后，将放大后的压力信号分成三路，分别对每路原始信号进行信号过滤处理，分别得到心跳信号、呼吸信号和体温信号；根据心跳信号、呼吸信号和体温信号，分别计算心跳数据、呼吸数据和体温数据。

可选地，对每路原始信号进行信号过滤处理的方法包括：

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的呼吸信号和体温信号，提取出心跳信号；

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的心跳信号和体温信号，提取出呼吸信号；

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的呼吸信号和心跳信号，提取出体温信号。

可选地，计算心跳数据、呼吸数据和体温数据的方法具体为：将心跳信号、呼吸信号、体温信号分别与预先设定的阈值和基准信号进行比较，分别获得心跳数据、呼吸数据、体温数据。

本发明还提供了一种基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测系统，其包括：

压电薄膜传感器(1)，用于周期性地获得当前用户不同部位的压力信号；

控制器(2)，用于接收并处理压电薄膜传感器获取的压力信号，得到人体实际生理数据；

智能终端(3)，用于接收控制器发送的人体实际生理数据，基于所接收的人体实际生理数据分析判断用户当前冥想质量。

可选地，所述智能终端(3)包括:

数据接收模块(31),用于接收控制器(2)发送的人体实际生理数据；

计算模块(32),用于基于数据接收模块(31)接收的人体实际生理数据计算并判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内；

以及用于基于判断结果计算落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，进而计算得到其占人体实际生理数据总数量的比重；

匹配模块(33)，用于将计算模块计算得到的比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量。

本发明实施例提供的基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法具有以下有益效果：

1、本发明提供的瑜伽冥想质量检测方法，利于与人体的声阻抗接近的压电薄膜传感器，能够良好地监测人体生命体征信号，并且反应快，精度高，而且压电薄膜质薄，放置于瑜伽衣服里大大减小了异物感，提高了用户舒适度。

2、本方法可以在用户进行瑜伽修炼过程中准确监测用户心率、呼吸、体温变化，从而判断用户是否进入了冥想状态，并评价用户进入冥想状态后的瑜伽修炼质量的高低；便于指导用户在正确的状态下进行瑜伽冥想修炼，从而使用户进行瑜伽修炼的时候避免走弯路，提高修炼的成效。

附图说明

图1为本发明基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法的实施例1的原理示意图；

图2为本发明瑜伽冥想质量检测方法的实施例2的原理示意图；

图3为瑜伽冥想质量检测系统的一个实施例的原理示意图；

图4为瑜伽冥想质量检测系统的另一个实施例的原理示意图；

图5为压电薄膜传感器采集的一段原始信号；

图6为从原始信号中提取出来的心跳信号；

图7为从原始信号中提取出来的呼吸信号；

图8为从原始信号中提取出来的体温信号；

图9为心率实际生理曲线与心率预测生理曲线带的比较。

图10为应用本发明的瑜伽冥想质量检测系统的智能瑜伽服。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

本发明实施例中的各步骤的顺序并未进行具体限制，可根据需要进行调整，本发明的技术方法不限于下列实施例中举出的实施顺序。

冥想是瑜伽修炼中一个尤为重要的部分，人在冥想时心跳、呼吸都会发生明显的降低，体温也会发生变化。通过这些变化可以判断是否进入了冥想状态，并且用户在冥想过程中有心理波动的时候，心跳和呼吸也会发生变化。这些变化是衡量用户瑜伽修炼质量高低的十分重要的标准。本发明提供了一种基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法。

实施例1

图1示出了本实施例的瑜伽冥想质量检测方法，该方法包括以下步骤：

S1、对压电薄膜传感器周期性地获得的压力信号进行处理，得到测定时间段内的人体实际生理数据。

上述压电薄膜传感器设置于各类智能服装或其他智能穿戴物上，如瑜伽服、手表、手环、护腕等。所述压电薄膜传感器用于采集待测对象的实时生理信号。PVDF材质压电薄膜传感器有很薄，质轻，非常柔软，可以无源工作，耐用，灵敏度高，带宽范围宽等特点，拥有和水接近的声阻抗，特别适合人体生理信号的测量，由于压电薄膜传感器高灵敏度，可以用一个传感器测出待测用户的生命体征，经过信号分析就可以采集到实时的用户的各项生命参数。由于压电薄膜传感器具有轻薄的特点，将其放于衣服上基本不会产生异物感，可以大大提高使用的舒适度。以带状或者面状封装在亲肤材料中，可以使传感单元更柔软，测量效果更灵敏，并能对压电薄膜传感器进行保护，同时也能提高使用的舒适性，更适合长期测量。

优选地，所述压电薄膜传感器设置于瑜伽服装内，位于瑜伽服装的肩膀、前胸或后胸部位，便于准确采集心跳、呼吸或体温信号。工作时，位于肩膀、后胸或前胸部位的压力薄膜传感器需要紧贴用户的身体，用以保证传感器能够良好的采集人体生理信号，避免造成信号缺损甚至丢失。

可选地，对压力信号的信号进行处理的步骤包括：

对压力信号进行AD转换、信号放大后，将放大后的压力信号分成三路原始信号(如图5所示)，分别对每路原始信号进行信号过滤处理，分别得到心跳信号、呼吸信号和体温信号(如图6-8所示)；根据心跳信号、呼吸信号和体温信号，分别计算心跳数据、呼吸数据和体温数据。

可选地，S1步骤中，对每路原始信号进行信号过滤处理的步骤包括：

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的呼吸信号和体温信号，提取出心跳信号；

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的心跳信号和体温信号，提取出呼吸信号；

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的呼吸信号和心跳信号，提取出体温信号。

其中，计算心跳数据、呼吸数据和体温数据的方法具体为：将心跳信号、呼吸信号、体温信号分别与预先设定的阈值和基准信号进行比较，分别获得心跳数据、呼吸数据、体温数据。

S2、将对应相同时间点的人体实际生理数据和预先设置的人体预测生理数据范围进行比较计算，判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内。

例如：如图9所示，当测定时间点为3min时，人体心率实际生理数据为78次/分钟，对应时间点的人体心率预测生理数据范围为65-75次/分钟，此时间点上的人体实际生理数据未落入对应的人体预测生理数据范围内；

而当测定时间点为3min20s时，人体心率实际生理数据为65次/分钟，对应时间点的人体心率预测生理数据范围为62-72次/分钟，此时间点上的人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内。

S3、基于判断结果计算落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，进而计算得到该数量占人体实际生理数据总数量的比重。如：定义变量x为落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，变量y为未落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，则x+y就为测定的人体实际生理数据的总数量，则所述比重为[x/(x+y)]×100％。

例如：测定时间段内，共采样了100个人体心率实际生理数据的数据，这100个心率实际生理数据内，有60个数据分别落在了对应的心率预测生理数据范围内，(60/100)*100％＝60％。因此，落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量占人体实际生理数据总数量的比重值为60％。

S4、将该比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量。例如：根据上述方法，由比重60％得到冥想质量分值60分，可根据此分值判断测定时间段内的冥想质量。

可选地，上述方法还包括以下步骤：

根据周期性获取的人体实际生理数据，生成实际生理数据曲线，根据对应时间点的预先设置的人体预测生理数据范围，生成预测生理曲线带，并将人体实际生理数据和预测生理曲线带进行比较(即拟合)，生成图表比较结果。而前述比重即实际生理曲线与预测生理曲线带的拟合度。

如生成直观显示的心率实际生理数据曲线、呼吸率实际生理曲线、体温实际生理曲线分别与相应的预测生理曲线带的图表比较结果。图9所示为心率实际生理数据曲线L1与心率预测生理曲线带L2的比较结果。

进一步地，步骤S2后还包括以下步骤；

S5、若测定时间段内的所有人体实际生理数据都未落入对应的人体预测生理数据范围内，判定始终未进入冥想状态；

若测定时间段内有人体实际生理数据都未落入对应的人体预测生理数据范围内，判定用户进入冥想状态。

可选地，上述S5步骤中，判定用户进入冥想状态后，还包括以下步骤：

记录首次人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内的时间点，将该时间点作为进入冥想状态的初始时间点；计算测定时间段的终止时间点与所述初始时间点之间的时间差，得到冥想时长。

具体地，所述人体实际生理数据包括心率数据、呼吸率数据和体温数据中的一种或多种。可根据相应的人体实际生理数据，采用本实施例的上述方法，对瑜伽冥想质量进行检测。

本实施例提供的检测方法使用便利，测定速度快，对人体瑜伽冥想状态进行精准的测定和评估，使用户可了解是否进入深度冥想状态，何时进入和结束冥想状态，以及自己在待测时间内的心率、呼吸率、体温的变化，更为重要的是得到这一时间段内的瑜伽冥想质量检测结果，指导用户的瑜伽冥想修炼，有助于提高其冥想质量。

如图3所示，本实施例还提供一种瑜伽冥想质量检测系统，其包括：

压电薄膜传感器(1)，用于周期性地获得当前用户不同部位的压力信号；

控制器(2)，用于接收并处理压电薄膜传感器获取的压力信号，得到人体实际生理数据；

其中，控制器(2)包括以下部分：

信号放大模块，用于对压电薄膜传感器(1)采集的压力信号进行信号放大，将高阻抗输入变为低阻抗输出；

信号过滤模块，用于将来自信号放大模块的信号分成多路，然后将各路信号中的噪声滤除掉，分别得到去噪后的呼吸信号、心跳信号、体温信号，并将其输入到MCU；

MCU，对来自信号过滤模块的呼吸信号、心跳信号、体温信号进行处理，得到呼吸、心跳、体温的人体实际生理数据；

蓝牙模块，将上述人体实际生理数据发送给智能终端(3)。

智能终端(3)，用于接收控制器发送的人体实际生理数据，基于所接收的人体实际生理数据分析判断用户当前冥想质量。所述智能终端包括手机、平板、电脑、后台服务器等，也可是其他显示装置。

所述压电薄膜传感器(1)和控制器(2)可设置于各类智能服装或其他智能穿戴物上，如瑜伽服、手表、手环、护腕等，便于准确实时采集用户的生理数据，从而形成各种智能服饰，如图10示出了一种应用所述瑜伽冥想质量检测系统的智能瑜伽服。

可选地，如图4所示的实施例中，所述智能终端(3)包括:

数据接收模块(31),用于接收控制器(2)发送的人体实际生理数据；

计算模块(32),用于基于数据接收模块(31)接收的人体实际生理数据计算并判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内；

以及用于基于判断结果计算落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，进而计算得到其占人体实际生理数据总数量的比重；

匹配模块(33)，用于将计算模块计算得到的比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量。

通过上述瑜伽冥想质量检测系统，用户可了解自己在待测时间内的心率、呼吸率、体温的变化，尤其是得到这一时间段内的瑜伽冥想质量高低的评估结果，并依次对用户给出相应的建议帮助用户改进瑜伽姿势、呼吸方法以及放松方法，指导用户的瑜伽冥想修炼。

实施例2

图2示出了本实施例的瑜伽冥想质量检测方法。

本实施例中，为了提高冥想质量检测的准确性，人体实际生理数据包括至少两组生理数据。优选地，采用心率数据、呼吸速率数据和体温数据三组实际生理数据进行检测。

本实施例的瑜伽冥想质量检测方法中，S1至S3步骤与上一个实施例相同，S4步骤具体包括：

S41、将得到的每种实际生理数据的落入对应人体预测生理数据范围内的比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到每种生理特征冥想质量分值；

S42、根据每种生理特征冥想质量分值和预设的每种冥想质量分值占总分值的权值，计算得到冥想质量总分值，并依据冥想质量总分值判断测定时间段内的冥想质量。

例如：C＝A1×B1+A2×B2+A3×B3；

C为冥想质量总分值，A为每项生理特征冥想质量分值，B为每项冥想质量分值占总分值的权值。

如：若心率冥想质量分值为80，心率的权值为0.5，呼吸率冥想质量分值为75，呼吸率的权值为0.3，体温冥想质量分值为90，体温的权值为0.2，则冥想质量总分值C＝80×0.5+75×0.3+90×0.2＝80.5。

将得到的冥想质量总分值与预先设置的质量评估标准进行比较，得到待测时间段内的冥想质量评估结果。如:质量评估标准中，90～100分为极高质量的冥想，80～90为较高质量的冥想，70～80为合格质量冥想，则获得93分的用户拥有极高质量的冥想，获得89分的用户拥有较高质量的冥想。

如果瑜伽冥想质量评分高，则证明用户在这一段瑜伽修炼的时间内拥有一段高质量的冥想过程，在这个时间段内，用户的心跳与呼吸都控制的非常好，这段时间内身体各项器官都得到了良好的放松，用户在以后的修炼中只需保持住这个状态即可。

如果瑜伽冥想质量评分不高，则证明用户在这一段瑜伽修炼的时间内并未拥有一段高质量的冥想过程，说明用户并没有采用正确的呼吸方式，在这种情况下，用户需要改变自己的呼吸方法，需要在下次的修炼过程中将全身放松，调整好呼吸，注意呼吸的深度以及幅度。放松自己的精神，摆脱对身体功能的注意，保持心无杂念。然后继续通过本发明提供的方法及系统监测自己的瑜伽修炼过程，反复在智能终端上查看自己的修炼结果，根据智能终端上APP给出的建议不断地修正自己的姿势与呼吸方法，从而达到一个更高质量的瑜伽修炼吸效果。

可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及本发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

对压电薄膜传感器周期性地获得的压力信号进行处理，得到测定时间段内的人体实际生理数据；

将对应相同时间点的人体实际生理数据和预先设置的人体预测生理数据范围进行比较计算，判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内；

基于判断结果计算落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，进而计算得到其占人体实际生理数据总数量的比重；

将该比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量。

2.根据权利要求1所述的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，所述人体实际生理数据包括心率数据、呼吸率数据和体温数据中的一种或多种。

3.根据权利要求2所述的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，当所述实际生理数据至少包括心率数据、呼吸率数据和体温数据中的两种实际生理数据时，上述将该比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量的步骤，包括：

将得到的每种实际生理数据落入对应人体预测生理数据范围内的比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到每种生理特征的冥想质量分值；

根据每种生理特征冥想质量分值和预设的每种冥想质量分值占总分值的权值，计算得到冥想质量总分值，并依据冥想质量总分值判断测定时间段内的冥想质量。

4.根据权利要求1所述的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，所述压电薄膜传感器设置于瑜伽服装内，位于瑜伽服装的肩膀、前胸或后胸部位。

5.根据权利要求1所述的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，将对应相同时间点的人体实际生理数据和人体预测生理数据范围进行比较计算，判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内的步骤后，还包括以下步骤；

若测定时间段内的所有人体实际生理数据都未落入对应的人体预测生理数据范围内，判定始终未进入冥想状态；

若测定时间段内有人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内，判定用户进入冥想状态。

6.根据权利要求5所述的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，若测定时间段内有人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内，判定用户进入冥想状态的步骤后，还包括以下步骤：

记录首次人体实际生理数据落入对应的人体预测生理数据范围内的时间点，将该时间点作为进入冥想状态的初始时间点；

计算测定时间段的终止时间点与所述初始时间点之间的时间差，得到冥想时长。

7.根据权利要求1所述的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，对压电薄膜传感器周期性地获得的压力信号进行处理的步骤为：

对压力信号进行AD转换、信号放大后，将放大后的压力信号分成三路原始信号，分别对每路原始信号进行信号过滤处理，分别得到心跳信号、呼吸信号和体温信号；根据心跳信号、呼吸信号和体温信号，分别计算心跳数据、呼吸数据和体温数据。

8.根据权利要求7所述的瑜伽冥想质量检测方法，其特征在于，对每路原始信号进行信号过滤处理的步骤包括：

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的呼吸信号和体温信号，提取出心跳信号；

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的心跳信号和体温信号，提取出呼吸信号；

通过一阶的巴特沃斯滤波算法滤除压力信号中的呼吸信号和心跳信号，提取出体温信号。

9.一种基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测系统，其特征在于，包括：

压电薄膜传感器(1)，用于周期性地获得当前用户不同部位的压力信号；

控制器(2)，用于接收并处理压电薄膜传感器获取的压力信号，得到人体实际生理数据；

智能终端(3)，用于接收控制器发送的人体实际生理数据，基于所接收的人体实际生理数据分析判断用户当前冥想质量。

10.根据权利要求9所述的基于压电薄膜传感器实现的瑜伽冥想质量检测系统，其特征在于，所述智能终端(3)包括:

数据接收模块(31),用于接收控制器(2)发送的人体实际生理数据；

计算模块(32),用于基于数据接收模块(31)接收的人体实际生理数据计算并判断各时间点上的人体实际生理数据是否落入对应的人体预测生理数据范围内；

以及用于基于判断结果计算落入对应人体预测生理数据范围内的人体实际生理数据的数量，进而计算得到其占人体实际生理数据总数量的比重；

匹配模块(33)，用于将计算模块计算得到的比重在预设冥想质量分值与比重对应表中进行匹配，得到冥想质量分值，基于冥想质量分值判断测定时间段内的冥想质量。