CN203252647U - 用于判定生理特征的可佩带的设备 - Google Patents

Abstract

本实用新型提供用于判定生理特征的可佩带的设备。该设备包括：可佩带的外壳；电极的阵列，该电极的阵列实质上被布置在可佩带的外壳中，阵列的至少一部分包括被配置成或者将第一信号驱动至目标位置、或者从目标位置接收第二信号的电极，第二信号包括代表一个或多个生理特征的数据；电极的子集，该电极的子集被布置在靠近目标位置的位置，从电极的子集中接收第二信号；以及信号驱动器和信号接收器，该信号驱动器被配置成使得第一信号驱动至电极的子集的第一电极中，信号接收器接收来自信号接收器电极子集的第二电极的第二信号，其中第二信号是包括代表一个或多个生理特征的数据的传感器信号。

Description

用于判定生理特征的可佩带的设备

技术领域

本实用新型的实施例大体上与用于促进健康和与身体良好状态相关的信息的电气和电子硬件、计算机软件、有线和无线网络通信，和可佩带的计算装置有关。更具体地说，本实用新型所揭示的是，利用可以经受动作的可佩带的装置，用于确定生理特征的电极阵列和方法。 

背景技术

用于采集例如人的心率的生理信息的装置和技术，虽然一直是轻易得到的，并不适合捕获除了使用传统的数据捕获装置所采集的以外的这些信息。例如在用户的包括高强度的剧烈运动或者参与体育运动的日常的活动中，传统的装置一般缺乏有前后相关意义的、综合性的、并高效的捕捉、分析、通信、或者使用与生理相关的数据的能力。更进一步地，用于获得生理信息的传统的装置和方案大体上要求传感器保持稳固地粘贴在人身上，例如粘贴在皮肤上。在某些常规方法中，当传感器和人在测量过程期间是相对静止的时候，几个传感器被直接放置在人的皮肤上。虽然有用，但是传统的收集生理信息的装置和方案并不适合于体育运动的积极参与者或者一天以上过程中的生理信息。 

因此，所需要的是用于数据捕获装置的解决办法，例如用于可佩带的装置的不受传统技术限制的解决办法。 

实用新型内容

本实用新型提供了一种用于判定生理特征的可佩带的设备，该设备包括：可佩带的外壳；电极的阵列，该电极的阵列实质上被布置在可佩带的外壳中，阵列的至少一部分包括被配置成或者将第一信号驱动至目标位置、或者从目标位置接收第二信号的电极，第二信号包括代表一个或多个生理特征的数据；电极的子集，该电极的子集被布置在靠近目标位置的位置，从电极的子集中接收第二信号；以及信号驱动器和信号接收器，该信号驱动器被配置成使得第一信号驱动至电极的子集的第一电极中，信号接收器接收来自信号接收器电极子集的第二电极的第二信号，其中第二信号是包括代表一个或多个生理特征的数据的 传感器信号。 

附图说明

以下详细说明和附图揭示了本实用新型的多个实施例或者实例（“实例”）。 

图1A示出根据某些实施例的布置在可佩带的可处理数据的腕带中的示范性的电极的阵列和生理信息生成器。 

图1B至图1D示出根据某些实施例的电极阵列的实例。 

图2是描绘根据某些实施例的在可佩带的装置中实施的生理信息生成器的功能图。 

图3A至图3C是描述根据某些实施例的包括与佩戴者的手臂相邻的电极子集的电极阵列的截面图。 

图4描绘根据某些实施例的布置在可佩带的装置的外壳材料内的电极的阵列的一部分。 

图5描绘根据某些实施例的生理信息源的实例。 

图6是根据某些实施例的用于选择传感器的实例流程图。 

图7是根据某些实施例的使用具有阵列电极的可佩带的装置来确定生理特征的实例流程图。 

图8是说明根据多个实施例的布置在可佩带的装置中的示范性的计算平台。 

具体实施方式

各个实施例或者实例可以以多种形式实现，包括如系统、处理、设备、用户界面，或者在计算机可读介质上的一系列的程序指令，该计算机可读介质是例如计算机可读存储介质或者在其上通过光链路、电子链路、或者无线通信链路发送程序指令的计算机网络。通常，所揭示的处理的操作可以以任意次序执行，除非在权利要求中另有规定。 

以下结合附图提供一个或多个实例的详细说明。提供的详细说明与上述实例相关联，但并不仅局限于任何特别的实例。范围仅由权利要求限定，且包含诸多替换、变形和等效物。以下说明将阐明大量细节内容以提供透彻的理解。提供这些细节的目的是可以根据没有某些或者所有这些细节内容的权利要求来实际应用实例或被描述的技术。用于清楚起见，不再详细地描述与实例有关的在技术领域中已知的技术材料，以避免不必要地使说明书模糊不清。 

图1A示出根据某些实施例的布置在可佩带的可处理数据的腕带中的示范性的电极的 阵列和生理信息源。图表100描述与生理信息源120相连接的电极110的阵列100，生理信息源120被配置成生成代表与佩带或者携带阵列101的用户相关联的一个或多个生理特征的数据。还显示了动作传感器160，例如可以包括加速计。动作传感器160不局限于加速计。动作传感器160的实例也可以包括陀螺传感器、光学动作传感器（例如，激光或者LED动作检测器，例如用于光学鼠标的激光或者LED动作检测器），基于磁的动作传感器（例如，检测磁场或者磁场的改变来检测动作），基于电磁的传感器，等等，以及任何被配制成检测或者判定动作的传感器，例如基于生理特征的动作传感器（例如，使用肌电描记术（“EMG”）基于由肌细胞生成的电信号来判定动作的存在和/或者动作量}，等等。根据各个实施例，电极110可以包括任何适合的用于传送信号和获取信号的结构，而无论该信号是电的、磁的、光的、基于压力的、物理的、声学的等。根据某些实施例，配置阵列101的电极110被配置成与目标位置电容耦合。在某些实施例中，阵列101和生理信息源120被布置在可佩带的装置中，例如可以包括封装有或者实质上封装有电极110的阵列101的外壳的可佩带的可处理数据的腕带170。在操作中，生理信息源120可以判定佩带者的一种或多种类型的组织的生物电阻抗（“生物电阻”），来识别、测量和监控生理特征。例如，可以将具有已知振幅和频率的驱动信号应用于用户，来自用户的接收端信号被作为生物电阻信号接收。生物电阻信号是包括实分量和复分量的测量信号。除了其他实例，实分量的实例包括组织的细胞外的和细胞内的空间，且除了其他实例，复分量的实例包括细胞膜电容。更进一步地，测量的生物电阻信号可以包括与动脉结构（例如，动脉细胞，等等）和动脉结构中血液脉冲的存在（或者不存在）关联的实分量和/或者复分量。在某些实例中，心率信号，或者其它生理信号可以从测量的生物电阻信号判定（恢复），例如，比较测量的生物电阻信号和驱动信号的波形来判定测量的复分量的相位延迟（或者移位）。 

生理信息源120被显示为包括传感器选择器122、动作假象减少部件124，和生理特征判定器126。根据某些实施例，传感器选择器122被配置成选择电极子集，且更进一步地被配置成使用被选择的电极子集来获得生理特征。电极子集的实例包括由电极110d和110e组成的子集107，以及由电极110c，110d和110e组成的子集105。可以使用更多或者更少的电极。传感器选择器122被配置成判定电极110的哪一个或者哪几个子集（在多个电极110的子集外）与目标位置相邻。这里使用的术语“目标位置”可以指的是例如可以从中判定生理特征的空间中的区域。目标区域可以靠近生理特征的源，例如血管102，利用该源可以捕捉并被分析阻抗信号以识别一个或多个生理特征。目标区域可以存在于二维空间，例如用户的皮肤上的与生理特征的源相邻的区域，或者存在于三维空间，例如包 括生理特征的源的体积。传感器选择器122的操作不是为了通过选择的子集将第一信号驱动至目标位置，就是为了接收来自目标位置的第二信号，或者两者都有。第二信号包括代表一个或多个生理特征的数据。例如，传感器选择器122可以将电极（“D”）110b配置成作为将信号（例如，AC信号）驱动至目标位置内的驱动电极来操作，例如驱动至用户的皮肤中，且传感器选择器122可以将电极（“S”）110a配置成作为接收从目标位置发出的第二信号的接收电极（即，接收端电极）来操作，例如从用户的皮肤发出。在这个配置中，传感器选择器112可以通过电极（“D”）110b将电流信号驱动至目标位置中，以使得电流通过目标位置到达另一电极（“S”）110a。在多个实例中，目标位置可以靠近或者可以包括血管102。血管102的实例包括桡动脉、尺动脉，或者任何其它血管。阵列101不局限于布置成邻近于手臂上的血管102，也可以布置在用户身上的任何一部分（例如，脚踝上、耳叶上、环绕手指或者指尖上，等等）。请注意可以将每个电极110配置为驱动电极或者接收电极。因此，电极110b不局限于作为驱动电极，还可以在某些仪器中配置为接收电极。根据某些实施例，这里所用的术语“传感器”可以指的是例如一个或多个驱动电极和一个或多个接收电极的组合，用于判定一个或多个与生物电阻相关的数值和/或者信号。 

在某些实施例中，可以将传感器选择器122配置为用于判定（周期性地或者非周期性地）电极110a和110b的子集是否是用于从第二信号中捕获能够充分体现一个或一个以上生理特征的代表量的最优电极110。为了说明，考虑到电极110a和110b可能从目标位置移位，举例来说，可佩带的装置170在与血管102大体上垂直的平面中经受移位。电极110a和110b的位移可能会增加电极110a和110b之间的电流通路的阻抗（和/或者电抗），或者相反将那些电极移动到离目标位置足够远的地方以使由此得到的第二信号退化或者减弱。在电极110a和110b可能从目标位置移走的同时，其它电极被移至电极110a和110b之前占据的位置（即，靠近目标位置）。例如，电极110c和110d可以被移至靠近血管102的位置。在这种情况下，传感器选择器122进行操作以判定最佳的电极110的子集，例如电极110c和110d，来获得一个或多个生理特征。因此，不管可佩带的装置170相对于血管102是否位移，传感器选择器122可以重复判定用于从邻近的血管中提取生理特征信息的最佳的电极的子集。例如，传感器选择器122可以依次（或者以任何其它方式）重复测试子集以判定哪一个被移至靠近目标位置。例如，传感器选择器122可以选择子集109a，子集109b，子集109c，以及其他类似子集中的至少一个作为从中获得生理数据的子集。 

根据某些实施例，可以将电极的阵列101配置为从例如多根血管的多个源中获得一个或多个生理特征。为了说明，考虑到例如血管102是邻近电极110a和110b的尺动脉和邻 近电极110c和110d的桡动脉（没有显示）。生理特征信息的多个源可用，因此存在多个目标位置。因此,传感器选择器122可以选择电极110的多个子集，每个子集靠近多个目标位置中的一个。接着，生理信息源120可以利用来自多个源中的每个源的信号数据来确定获得的数据的准确度，或者当电极（例如，与尺动脉有关）的一个或多个其它的子集不可用时，使用电极（例如，与桡动脉有关）的一个或多个其他的子集。 

请注意如果阵列101是经受动作，那么电极110内接收的第二信号可以由与生理相关的信号分量和与动作相关的信号分量组成。与动作相关的分量包括动作假象或者被引入电极110a的噪声。动作假象减少部件124被配置成接收在一个或多个动作传感器160上生成的与动作相关的信号，且更进一步地被配置为用于至少接收第二信号的与动作相关的信号分量。动作假象减少部件124的操作是为了消除与动作相关的信号分量的幅值，或者减少相对于与生理相关的信号分量的幅值的与动作相关的信号分量的幅值，从而得到的输出是与生理相关的信号分量（或者与其近似）。因此，动作假象减少部件124可以将与动作相关的信号分量的幅值（即，动作假象）减至与一个或多个加速计生成的与动作相关的信号有关的数量，以便得到与生理有关的信号分量。 

生理特征判定器126被配置成接收第二信号的与生理有关的信号分量，且更进一步地被配置为处理（例如，数字地）包括一个或多个生理特征的信号数据以便得出生理信号，例如心率（“HR”）信号或者呼吸信号，或者两者。例如，生理特征判定器126被配置成放大和/或者过滤与生理有关的分量信号（例如，在不同的频率范围）以便提取出特定的生理信号。根据多个实施例，心率信号可以包括（或者可以基于）脉冲波。脉冲波包括心脏收缩分量和心脏舒张分量，心脏收缩分量是基于由收缩的心脏生成的起始脉冲波部分，心脏舒张分量是基于由来自其它肢体的起始脉冲波部分的反射生成的反射波部分。在某些实例中，HR信号可以包括或涉及心电图（“ECG”）信号。生理特征判定器126更进一步地配置为基于获得的一个或多个生理特征来计算其它生理特征。可选地，生理特征判定器126可以利用其它信息来计算或者提取出生理特征。其它信息的实例包括与动作相关的数据，包括用户参与的活动的类型，例如跑步或者睡觉，与位置相关的数据，与环境相关的数据，例如温度，大气压，噪音等级，等等，以及任何其它类型的传感器数据，包括与压力相关的等级和佩带者的活动等级。 

有时候，可以将动作传感器160布置在靠近目标位置（没有显示）的地方，以通过指示流经其的血液搏动的血管102的移动的动作数据来判定生理特征，以便识别与心率相关的生理特征。因此，动作数据可用于补充阻抗的判定以便获取生理特征。更进一步地，也 可以用一个或多个动作传感器160来判定可佩带的装置170的方位，和可佩带的装置170的相对位移以判定或者预测目标位置。通过预测目标位置，传感器选择器122可以利用预测的目标位置以开始以减少用于识别目标位置的时间的方式来选择电极110的最佳子集。 

考虑到如上所述的内容，电极的阵列101和生理信息源120的功能和/或者结构，以及它们的组件，可以促进在原位置采集和提取生理特征，期间用户参与体力活动，这会将动作告知可佩带的装置，从而使电极阵列暴露给与动作相关的假象。配置的生理信息源120被配置成从目标位置接收到的信号抑制或者抵消与动作相关的假象，从而促进在实时（或者接近实时）中提供可佩带的装置170的佩带者的与心脏相关的活动和呼吸活动。照这样，可佩带的装置170的佩带者就不需要处于静止状态或者中断佩带者正在参与的活动来获得与健康相关的信息。同样，电极110的阵列101和生理信息源120被配置成顺应可佩带的装置170围绕或者相对于一个或多个目标位置的位移或者移动。例如，如果佩带者有意的将可佩带的装置170例如，围绕用户的手腕旋转，则靠近目标位置的电极110的初始子集（即，在旋转之前）被移动到离目标位置更远的地方。作为另一个实例，佩带者的动作（例如，在跑步期间经历的冲击力）可能会使可佩带的装置170绕着手腕移动。照这样，生理信息源120被配置成重复判定是否选择电极110的其它子集来作为电极110的最佳子集以获得生理特征。例如，生理信息源120可以被配置为在驱动电极和接收电极的多重组合（例如，子集109a，109b，109c，等等）间循环来判定电极的最佳子集。在某些实施例中，阵列101中的电极110促进生理数据的捕捉，这与佩带者的性别无关。例如，可以将电极110布置成阵列101以顺应男性或者女性的数据采集，这不用考虑不同性别的体型。在至少一个实施例中，代表佩带者性别的数据是可以被访问的，用以辅助生理信息源120选择电极110的最佳子集。虽然电极110被描绘成等间距的，但阵列101并不局限于此。在某些实施例中，电极110可以在沿着阵列101的部分聚集得更密集，在阵列101的这些部分更可能靠近血管102。例如，电极110可能在可佩带的装置170的近似部分172聚集得更密集，借此近似部分172比其它部分更可能靠近桡动脉或者尺动脉。虽然所显示的可佩带的装置170具有类似于椭圆形的形状，但本实用新型并不局限于这样的形状，且可以是任何形状。 

在某些情况下，在靠近第一目标位置的第一子集无法捕捉数据时，可佩带的装置170可以选择多个电极子集以便能够利用靠近第二目标位置的第二子集来捕捉数据。例如，包括电极110的第一子集（最初靠近第一目标位置）的可佩带的装置170的一部分可能沿着径向地远离血管的方向移位，例如如图3C所示的相对于佩带者的皮肤的径向距离392。也就是说，电极310a和310b的子集被径向地移位距离392。更进一步地参考图3C，靠近 第二目标位置的电极310f和310g的第二子集可以在朝向另一根血管的径向方向上更靠近，如此电极的第二子集可以在电极的第一子集无法获得生理特征时获得生理特征。重新参考图1A，电极110的阵列101促进不需要稳固地粘贴在佩带者上的可佩带的装置170发挥作用。也就是说，可佩带的装置170可以以可佩带的装置170能相对于附着在佩带者上基准点移位，并仍能继续获得和生成关于生理特征的信息的方式附于佩戴者的一部分上。在某些例子中，可佩带的装置170可以被描述为“松散地安装”或者“漂浮”在佩带者的一部分上，例如手腕，借此阵列101就有足够的采集生理信号的传感器点。 

另外，加速计160可用于替换电极子集的实现以检测与搏动的血流相关联的动作，反过来这可以表现出是否出现了富氧血液。或者，加速计160可用于补充由阵列101获得的一个或者多个生物电阻信号而生成的数据。加速计160也可以用来判定可佩带的装置170的方位及其相对运动以便判定或者预测目标位置。传感器选择器122可以利用预测的目标位置来开始选择电极110的最佳子集，这可能会减少识别目标位置的时间。根据某些实施例，可以将阵列101的电极110布置在例如构成外壳的材料内。因此，可以保护电极110免遭环境的影响，因此电极110不需要受腐蚀性的因素影响。在某些实例中，一个或多个电极110可以有至少一部分表面是暴露的。由于配置的阵列101的电极110被配置成在目标位置电容耦合，电极110由此促进高阻抗信号耦合以使第一和第二信号可以穿过纤维织物和头发。照这样，电极110不需要局限于与佩带者的皮肤直接接触。更进一步地，电极110的阵列101不需要划定肢体或者生理特征源的范围。阵列101可以是本质上线性的，或者可以配置为包括线性的和曲线的部分。 

在某些实施例中，可佩带的装置170可以与移动设备180通信（例如，有线地通信或者无线地通信），例如移动电话或者计算装置。有时候，移动装置180或者与可佩带的装置170或者移动装置180通信的任何联网的计算装置（没有显示）可以提供在此描述的任何特性的至少一些结构和/或者功能。如图1A和随后的图中所示，任何以上所描述得特性的结构和/或者功能可以在软件、硬件、固件、线路或者任何它们的组合中实现。请注意，以上结构和组成部分，以及它们的功能性，可以被聚集起来或者与一个或多个其它结构或部分相结合。或者，组成部分和它们的功能性可以再分为次级组成部分，如果有的话。对于软件而言，至少一些以上所描述的技术可以通过使用各种型式的编程或者格式化语言、框架、语法、应用、协议、对象或者技术实现。例如，至少一个在图1A（或者任何随后的图）中所示的组成部分可以代表一个或多个算法。或者，至少一个组成部分可以代表包括被配置为提供组成结构和/或者功能性的一部分硬件的一部分逻辑。 

例如，生理信息源120和任何它的一个或多个元件，例如传感器选择器122、动作假象减少部件124和生理特征判定器126，可以在一个或多个计算装置（即，任何移动计算装置，例如可佩带的装置或者移动电话，不论是被佩戴着还是被携带着）中实现，该一个或多个计算装置包括配置为用于执行存储器中的一个或多个算法的一个或多个处理器。因此，图1A（或者任何随后的图）中的至少一些组成部分可以代表一个或多个算法。或者，至少一个组成部分可以代表包括被配置成提供组成结构和/或者功能性的一部分硬件的一部分逻辑。这些可以改变且并不局限于这些实例或者所提供的描述。 

对于硬件和/或者固件而言，以上所描述的结构和技术可以通过使用各种型式的编程或者集成电路设计语言实现，包括硬件描述语言，例如被配置成设计现场可编程门阵列（“FPGAs”）的任何寄存器传送语言（“RTL”）、专用集成电路（“ASICs”）、多芯片模块，或者任何其它类型的集成电路。例如，生理信息源120包括一个或多个元件，例如传感器选择器122，动作假象减少部件124和生理特征判定器126，可以在包括一个或多个电路的一个或多个计算装置中实现。因此，图1A（或者任何随后的图）中的至少一个组成部分可以代表硬件的一个或多个元件。或者，至少一个组成部分可以代表包括被配置成提供组成结构和/或者功能性的一部分电路一部分逻辑。 

根据某些实施例，术语“电路”可以指例如包括多个电流流经以执行一个或多个功能的元件的任何系统，元件包括分立元件和复合元件。分立元件的实例包括晶体管、电阻、电容、电感、二极管，等等，以及复合元件的实例包括存储器、处理器、模拟电路、数字电路，等等，包括现场可编程门阵列（“FPGAs”），专用集成电路（“ASICs”）。因此，电路可以包括电子元件和逻辑元件的系统（例如，配置为用于执行指令，例如算法的一组可执行指令，的逻辑元件是电路的元件）。根据一些实施例，术语“模块”可以是指例如算法或其一部分，和/或者在硬件电路或者软件，或者其组合（即，模块可以以电路形式实现）中实现的逻辑。在某些实施例中，算法和/或者其中存有算法的存储器是电路的“元件”。因此，术语“电路”也可以是指例如包括算法的元件系统。这些可以改变且并不局限于这些实例或者所提供的描述。 

图1B至图1D示出根据某些实施例的电极阵列的实例。图1B中的图示130描述了包括电极110的次级阵列133a、133b和133c的阵列132，电极110被配置为用于生成代表关于与阵列132有关的用户的一个或多个与特性的数据。在多个实施例中，可以将驱动电极和接收电极布置在相同的次级阵列中或者不同的次级阵列中。请注意次级阵列133a、133b和133c的排列可以表示物理的或者空间的方位且不需要说明在每个次级阵列内的电 极110之间的电关系、磁关系或者合作关系。例如，驱动电极（“D”）110f可以在次级阵列133a中被配置为驱动电极以便将信号驱动至次级阵列133b中的接收电极（“S”）。作为另一个实例，驱动电极（“D”）110h可以在次级阵列133a中被配置为用于将信号驱动至次级阵列133c中的接收电极（“S”）110k。在某些实施例中，次级阵列中电极110之间的距离在不同的区域可以改变，包括相对于比放置接近血管102的其它电极更可能的接近血管102的电极组134放置的区域。由于可以预料到电极组134被布置在比电极110的其他电极组更可能靠近血管102的地方，因此电极组134可以包括比阵列132其它部分密度更高的电极110。例如，可以将椭圆形状的阵列（没有显示）布置在图1A的装置170中。因此，电极组134被布置在图1A的可能邻近于桡动脉或者尺动脉的区域172中。虽然显示了三个次级阵列，但可能会有更多或者很少的次级阵列。 

参考图1C，框图140描述阵列142被定向为与血管102一致或平行的轴线呈任何角度（“θ”）144。因此，在每次实现中，电极阵列142不需要被定向为正交；更确切些阵列142可以被定向为0度到90度之间包含1度和90度的角度。在特殊的实施例中，可以将阵列146布置为与血管102a（或者其一部分）平行（或者实质上平行）。 

图1D是描述包括其中布置有电极的螺旋形形状的阵列512的可佩带的装置170a，借此可以将电极110m和110n配置为一对驱动电极和接收电极。如图所示，电极110m和110n实质上是排列在平行于轴线151的方向上，这个方向可以代表血流经血管的总方向。 

图2是描述根据某些实施例的在可佩带的装置中实现的生理信息源的功能图。功能图200描述了佩戴包括生理信息源220的可佩带的装置209的用户203，其包括被配置成生成包括代表生理特征的数据的信号的生理信息源220。如图所示，传感器选择器222被配置成选择电极的子集205或者电极的子集207。电极的子集205包括电极210c、210d和210e，且电极的子集207包括电极210d和210e。为了说明，考虑到传感器选择器222选择电极210d和210c作为用于捕捉靠近目标位置的生理特征的电极的子集。传感器选择器222将作为第一信号的交流信号应用于电极210d以便电极210c生成作为第二信号的传感器信号（“原始的传感器信号”）225。传感器信号222包括与动作相关的信号分量和与生理有关的信号分量。动作传感器221被配置成捕捉基于代表可佩带的装置209（或者至少是电极）所经历的动作数据生成的动作假象信号223。动作假象减少部件224被配置成接收传感器信号225和动作假象信号223。操作动作假象减少部件224以从传感器信号225减去动作假象信号223从而得到与生理有关的信号分量（或者其近似分量）作为原始的生理信号227。在某些实例中，原始的生理信号227代表包括表示一个或多个生理特征的数 据的未放大、未过滤的信号。生理特征判定器226被配置成接收原始的生理信号227以便从原始的生理信号227中放大和/或者过滤出不同的生理信号分量。例如，原始的生理信号227可能包括受心律（“HR”）信号调节的（或者与心率信号有关的）呼吸信号。不管怎样，生理特征判定器226被配置成执行数字信号处理以生成心率（“HR”）信号229a和/或者呼吸信号229b。至少在某些情况下，呼吸信号229b的部分240代表由于心搏动产生的阻抗信号。更进一步地，生理特征判定器226被配置成利用HR信号229a或者呼吸信号229b，或者两者，来提取出其它的生理特征，例如血压数据（“BP”）229c、最大耗氧量（“VO2max”）229d或者任何其它的生理特征。 

生理特性判定器226可以利用由可佩带的装置209生成或者访问的其他的数据，例如佩戴者参与的活动的类型，例如温度，位置的环境因素，提取出其他的生理特征，佩带者是否遭受任何慢性病或者状况，以及任何其它的与健康或者良好身体状态相关的信息。例如，如果佩带者是糖尿病或者有帕金森病，动作传感器221可用于检测与佩带者的疾病相关的震颤。随着检测到可佩带的装置的与心率变化（例如，HR信号中的变化）和/或者呼吸变化一致的小的但是快速的移动，生理信息生成器220可以生成表明佩戴者正在经历震颤的数据（例如，警报）。对于有糖尿病的佩带者，因为血糖水平极低（例如，血糖降到低于38到42mg/dl的范围），佩带者可能经历颤抖。在这些水平以下，大脑可能会变得不能控制身体。此外，如果佩带者的手臂摇动的动作足够使电极的子集从靠近目标位置的地方移开，如本文所描述的，电极阵列通过重复地选择被放置在最有利于接收有力且精确的与生理有关的信号的位置（例如，靠近目标位置）的电极子集来促进对心率的连续的监控。 

图3A至图3C是描述根据某些实施例的包括与佩戴者的手臂部分相邻的电极子集的电极阵列的截面图。图3A的框图300描述的是例如围绕佩带者的手腕排列的电极阵列。在这个横断面视图中，电极阵列包括所有电极中的围绕手腕303（或者前臂）排列的电极310a、310b、310c、310d、310e、310f、310g、310h、310i、310j和310k。手腕303的横断面视图还描述了桡骨330、尺骨332、屈肌/韧带306、桡动脉（“R”）302和尺动脉（“U”）304。桡动脉302与尺动脉304相距距离301（不管是否是直线的或者有角度的）。基于男性和女性的解剖结构，平均的距离301对于不同的性别可能是不同的。值得注意的是，电极阵列可以避免由于以下原因导致的特殊的电极位置：基于性别的不同的解剖结构、佩带者的偏好、与接触有关的问题（例如，接触对准），或者任何其它影响电极位置的可能使其不在最佳位置的问题。为了做出适当的电极选择，如本文所述的传感器选择器可以利用 与性别相关的信息（例如，佩带者是男性还是女性）来预测电极子集的位置，例如它们靠近（或者实质上靠近）一个或多个目标位置304a和304b。目标位置304a和304b代表测量、监控和捕捉与生物电阻有关的数据的最佳区域（或者体积）。尤其是，目标位置304a代表靠近桡动脉302的用于采集生物电阻信号的最佳区域，而目标位置304b代表靠近尺动脉304的用于采集其它生物电阻信号的另一个最佳区域。 

为了说明可佩带的装置的用以维持在可佩带的装置一次或多次移动（例如，围绕或者沿着手腕303）时监控生理特征的能力的弹性，考虑传感器选择器最初将电极310b、310d、310f、310h和310j配置为驱动电极，且将电极310a、310c、310e、310g、310i和310k配置为接收电极。更进一步考虑到传感器选择器将电极的包括电极310b和310c的第一子集识别为第一最佳子集，且还将电极的包括电极310f和310g的第二子集识别为第二最佳子集。请注意电极310b和310c靠近目标位置304a且电极310f和310g靠近目标位置304b。这些子集被用来周期性地（或者非周期性地）监控来自电极310c和310g的信号，直至第一子集和第二子集不再是最佳的（例如，当可佩带的装置的移动使子集相对于目标位置产生位移）。请注意，对于电极310b、310c、310f和310g，驱动电极和接收电极的功能性可以互换（例如，电极310a和310g可以被配置成驱动电极）。 

图3B描述根据某些实例图3A的阵列从初始位置被移开。尤其是，框图350描述的是电极310f和310g被移位至靠近桡动脉302的位置，且电极310j和310k被移位至靠近尺动脉304的位置。根据某些实施例，传感器选择器322被配置成测试电极子集以便判定位于靠近目标位置（紧挨着桡动脉302）的至少一个子集，例如电极310f和310。为了将电极310f和310g识别为最佳子集，传感器选择器322被配置成将驱动信号应用于驱动电极以便生成多个数据样本，例如数据样本307a、307b和307c。在这个实例中，每个数据样本代表生理特征的一部分，例如HR信号的一部分。传感器选择器322的操作是为了将数据样本与分布图309进行比较以便判定数据样本307a、307b和307c中的哪个最符合或者可以与分布图数据309所代表的预先确定的数据相比较的数据样本。在这个实例中，分布图数据309代表预期的HR部分或者表示最佳匹配的阈值。同样，分布图数据309可以代表在传感器选择模式期间测量的相对于所有的其它数据样本而言的最有力的和最精确的HR部分（例如，数据样本307a作为分布图数据309被储存直到如果另一个数据样本提供更有力的和/或者更精确的数据样本）。如图所示，数据样本307a实质上与分布图数据309相匹配，而数据样本307b和307c随着远离桡动脉302的距离增加被逐渐减弱。因此，传感器选择器322将电极310f和310g识别为最佳子集且可以在数据捕捉模式中利用 这个子集以便监控（例如，连续地）佩带者的生理特征。请注意作为HR信号的一部分的数据样本307a、307b和307c的性质是为了解释，并非意欲用于限制。数据样本307a、307b和307c不需要是波形或者信号的一部分，且不仅限制于HR信号。更确切些，数据样本307a、307b和307c可以与呼吸信号、原始的传感器信号、原始的生理信号或者任何其它信号相关。数据样本307a、307b和307c可以代表相对于匹配的分布图数据309的测定信号属性，例如幅值或者振幅。在某些情况下，当将第一信号（例如，驱动信号）应用于目标位置时，电极的最佳子集可以与最少数量的阻抗和/或者电抗有关（例如，在一段时间内）。 

图3C是描述根据某些实例的图3A的电极阵列，该电极阵列由于佩带者手腕的方位发生变化而有不同的定向。在这个实例中，如图所示的电极阵列被布置在具有外表面374和内表面372的可佩带的装置371中。在某些实施例中，可佩带的装置371可以被配置成“松散地安装”在手腕周围，从而使可佩带的装置371能够围绕手腕旋转。有时候，可佩带的装置371的一部分（和相应的电极310a和310b）受重力（“G”）390作用，重力（“G”）390将可佩带的装置371的一部分拉离手腕303，从而形成间隔376。接着，间隔376导致内表面372与电极310a和310b径向地位移一段径向距离392（即，沿着径向方向远离手腕303）。有时候，间隔376可以是空气间隙。至少有时候，径向的距离392可能会对电极310a和310b以及接收靠近桡动脉302的信号的能力产生影响。不管怎样，电极310f和310g被放置在可佩带的装置371的另一部分且可用于协同或者代替电极310a和310b接收靠近尺动脉304的信号。因此，若其他子集不可用，电极310f和310g（或者任何其它的电极的子集）可以提供冗余数据捕捉能力。 

接下来，考虑到图3B的传感器选择器322被配置成判定相对于重力390的方向的电极310f和310g的位置（例如，在可佩带的装置371上）。动作传感器（没有显示）可以判定电极310f和310g的位置在顺时针方向（“dCW”）上或者逆时针方向（“dCCW”）上相对于任何数量的运动的相对运动。至少在某些实例中，由于可佩带的装置371不需要稳固地附着于手腕303，电极310f和310g的位置可能会相对于尺动脉304的位置发生“滑动”。在一个实施例中，如果电极310f和310g被移至比更合适的子集更远的位置，传感器选择器322可以被配置成判定另一个电极子集是否是最佳的。在传感器选择模式中，如必要的话，传感器选择器322被配置成通过在电极310f和310g处开始捕捉数据样本并进展至对其它附近的子集进行确认对电极310f和310g的初始选择或者选择另一个子集来选择另一个子集。用这样的方式确定最佳子集的识别所用的时间可以比用其他方式进行选择过程所用的时间更少（例如，在特殊的子集开始且不考虑最后所知的目标位置的位置）。 

图4是描绘根据某些实施例的布置在可佩带的装置的外壳材料内的电极阵列的一部分。图表400描述的是布置在具有外表面402和内表面404的可佩带的装置401中的电极410a和410b。在某些实施例中，可佩带的装置401包括可以将电极410a和410b封装在其内部的材料，以便减少或者消除对可佩带的装置401外部的环境中的腐蚀性因素的暴露。因此，材料420被布置在电极410a和410b的表面与内表面404之间。驱动电极是电容耦合于皮肤405用以在通过材料的距离（“d”）上，例如，可选地通过纤维织物406或者头发进入佩带者的皮肤405中，传输高阻抗信号，例如电流信号。同样，电流信号可以被驱动穿过内表面404和皮肤405之间的空气间隙（“AG”）424。请注意在某些实现中，电极410a和410b可以穿过内表面404被暴露（或者局部的暴露）在外面。在某些实施例中，电极410a和410b可以通过导电材料，例如导电聚合物等等，连接到可佩带的装置401的外部环境。 

图5描述的是根据某些实施例的生理信息生成器的实例。图示500描述的是可以被布置在可佩带的装置中的电极510的阵列501。生理信息生成器可以包括一个或多个传感器选择器522、用于生成动作数据的加速度计540、动作假象减少部件524和生理特征判定器526。传感器选择器522包括信号控制器530、多路器501（或者等效的转换机构）、信号驱动532、信号接收器534、动作判定器536和目标位置判定器538。传感器选择器522被配置成在至少两种模式中操作。第一，传感器选择器522可以在传感器选择模式的操作中选择电极子集。第二，根据某些实施例，例如在数据捕捉模式的操作中，传感器选择器522可以利用选择的电极子集来获得生理特征。在传感器选择模式中，信号控制器530被配置成将电极子集串联地（或者并行地）配置为驱动电极和接收电极，并使得多路器501选择电极子集510。在这个模式中，信号驱动532通过多路器501将驱动信号应用于选择的电极子集，信号接收器534通过多路器501接收来自选择的电极子集的传感器信号。信号控制器530为选择后的子集获得数据样本，然后选择另一个电极子集510。信号控制器530重复对数据样本的捕捉，且被配置成判定用于监控目的的最佳的电极子集。然后，传感器选择器522可以在数据捕捉模式的操作中操作，其中传感器选择器522在实时中（或者在接近实时中）持续地（或者实质上持续地）捕捉来自至少一个选择的电极子集501的传感器信号数据以便识别生理特征。 

在某些实施例中，目标位置判定器538被配置成用于初始化以上所述的传感器选择模式以便判定靠近目标位置的电极子集510。更进一步，目标位置判定器538也可以追踪可佩带的装置的位移，在该可佩带的装置中阵列501所在的位置是基于来自加速计540的动 作数据。例如，目标位置判定器538可以被配置成用于判定最佳子集，如果最初选择的电极被移至离目标位置更远的位置。在传感器选择模式中，如必要的话，目标位置判定器538可以被配置成通过开始在电极为最后已知的靠近目标位置的子集捕捉数据样本并对进展到其它附近的子集以确认初始的电极的选择或者选择另一个子集，选择另一个子集。在某些实例中，基于加速计数据（例如，重力的方向），可佩带的装置的方位还可用于选择被评估为最佳子集的电极子集501。动作判定器536被配置成用于检测是否有许多动作与可佩带的装置的位移有关。照这样，动作判定器536可以检测动作并生成用于表示可佩带的装置已经被移动的信号，在这之后信号控制器530可以判定新子集的选择，例如新子集位于比其它子集更接近血管的位置。同样，动作判定器536可以使得信号控制器530在极端的动作期间中止数据捕捉（例如，在这期间，可能会出现相对大量的动作假象）并在少于极端的动作数量的时候启动数据捕捉（例如，当网球运动员在发球前的停顿）。数据库542可以包括代表佩带者性别的数据，信号控制器530在判定子集中的电极时可以访问该数据。 

在某些实施例中，信号驱动532可以是包括运算放大器的恒流源，该运算放大器被配置成在多个频率生成例如0μA的交流电（“AC”）的放大器，例如50kHz。请注意信号驱动532可以在任何频率或者频率的组合（例如，由多个频率组成的信号由多个频率组成的）输出任何幅值的交流。例如，信号驱动532可以生成幅值（或者振幅），作为一个例子，例如50μA和200μA之间。同样，信号驱动532可以在从10kHz以下到550kHz或者更大的频率下生成交流信号。根据某些实施例，多个频率可以被用作单独的或者与由多个频率组成的信号合并的驱动信号。在某些实施例中，信号接收器534可以包括差动放大器和增益放大器，其中两者都可以包括运算放大器。 

动作假象减少部件524被配置成用于将动作假象从信号接收器534接收到的原始的传感器信号中减去以便得到用于输入到生理特征判定器526中的与生理有关的信号分量。生理特征判定器526可以包括一个或多个滤波器以便从由动作假象减少部件524输出的原始的生理信号中选取出一个或多个生理信号。第一滤波器可以被配置成用于过滤频率为例如0.8Hz到3Hz之间的信号，以便选取出HR信号，并且第二滤波器可以被配置成用于过滤频率为例如0Hz到0.5Hz之间的信号，以便从与生理有关的信号分量中选取出呼吸信号。生理特征判定器526包括被配置成基于从阵列501选取出的信号计算生理特征550的生物学特性计算器，例如VO2max。 

图6是根据某些实施例的用于选择传感器的示例流程图。流程600在602提供在选择 传感器模式中选择电极的第一子集和选择电极的第二子集。在604，电极的第一子集和第二子集中的一个被选择为驱动电极且电极的第一子集和第二子集中的另一个被选择为接收电极。特别的，电极的第一子集可以包括例如一个或多个驱动电极，且电极的第二子集可以包括例如一个或多个接收电极。在606，一个或多个数据样本被捕捉，数据样本代表测量信号的多个部分（或者其数值）。基于数据样本中的一个是表明靠近目标位置的电极子集的判定，最佳子集的电极在608被识别。在610，识别的电极被选择用来捕捉包括与生理相关的分量的信号。当在612没有检测到的动作，流程600转移至616来连续地捕捉，例如心脏数据和呼吸数据。当在612检测到动作时，可以继续进行数据捕捉。但是流程600转移至614来判定是否应用预测的目标位置。有时候，预测的目标位置是基于初始的目标位置（例如，相对于最初确定的电极子集），以及随后的基于位移数量和位移方向、基于加速计数据的计算，来预测新的目标位置。一个或多个动作传感器可用于判定可佩带的装置的方位，以及这个可佩带的装置的相对位移（例如，在一段时间内或者在事件之间），来判定或者预测目标位置。或者，预测的目标位置可以指的是最后已知的目标位置和/或者电极子集。在618，基于预测的目标位置选择的电极是用于确认先前选择的电极子集是否是最佳的，或者随着流程600移回至602，是否会判定新的最佳的子集。 

图7是根据某些实施例的使用具有阵列电极的可佩带的装置来确定生理特征的示例流程图。流程700在702提供在传感器选择模式中选择包括例如两个或更多电极的传感器。在704，传感器信号数据在数据捕捉模式中被捕捉。在706，与动作相关的人假象可以从传感器信号中被减少或者消除以便得到与生理有关的信号分量。一个或多个生理特征可以在708被识别，例如，在对与生理有关的信号分量进行数字处理之后。在710，一个或多个生理特征可以基于在708中选取出的数据信号被计算出来。计算出的生理特征的实例包括最大耗氧量（“VO2max”）。 

图8是说明根据多个实施例的布置在可佩带的装置中的示范性的计算平台。在某些例子中，计算平台800可能被用来实现计算机程序、应用、方法、处理、算法或者其它用于执行以上所述技术的软件。计算平台800包括使子系统和装置相互连接的总线802或者其它用于传送信息的通信机构，例如处理器804、系统存储器806（例如，RAM，等）、存储装置808（例如，ROM，等）、通信接口813（例如，以太网或者无线控制器、蓝牙控制器等）来通过通信链路821上用于通信的端口促进与例如包括处理器中含有移动计算和/或者通讯装置的计算装置之间的通信。处理器804可以结合一个或多个中央处理部件（“CPU”）实现，例如那些由公司制造的中央处理部件（“CPU”），或者一个或多个虚拟处理器， 以及任何中央处理部件和虚拟处理机的组合。计算平台800通过输入和输出装置801交换代表输入和输出的数据，输入和输出装置801包括但不局限于，键盘、鼠标、声频输入（例如，语音转换为文本装置）、用户界面、显示器、监控器、光标、手触式显示屏、LCD或者LED显示屏，及其他与输入输出相关的装置。 

根据某些实例，计算平台800通过处理器804执行一个或多个储存在系统存储器806中的一个或多个指令的序列来运行特殊的操作，且计算平台800可以在客户机和服务器结构、对等结构或者包括智能手机等的任何移动计算装置中实现。这样的指令或者数据可以从例如存储装置808的另一个计算机可读介质中读出并写入系统存储器806。在某些实例中，为了实现功能，硬体连接电路可以被用于软件指令的位置或者与软件指令结合。指令可以被嵌入在软件或者固件中。术语“计算机可读介质”指的是参与向处理器804提供执行指令的任何有形的介质。这样的介质可以采用许多形式，包括但不局限于，永久性媒体和非永久性媒体。永久性媒体包括，例如，光盘或者磁盘等。非永久性媒体包括动态存储器，例如系统存储器806。 

计算机可读媒体的普通型式包括，例如，软盘（floppy disk）、柔性盘（flexible disk）、硬盘、磁带、任何其它磁性介质、CD-ROM、任何其它光学介质、穿孔卡、纸质磁带，任何其它具有孔状物的物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、任何其它存储芯片或者盒式磁盘或者任何其它计算机可以读取的介质。指令可以利用传输介质进一步被传输或者接收。术语“传输介质”可以包括能够储存、编码或者携带用于机器执行的指令的任何有形介质或者无形介质，且包括数字通信信号或者模拟通信信号或者其它无形介质来促进这样的指令的传送。传输介质包括同轴电缆、铜线和光导纤维，包括组成用于传输计算机数据信号的总线802的线。 

在某些例子中，指令序列的执行可以由计算平台800进行。根据某些实例，计算平台800可以通过通信链路821（例如，有线网络，例如LAN，PSTN，或者任何无线网络）连接到任何其它处理器上以便彼此协调（或者彼此非同步的）执行指令序列。计算平台800可以通过传输链路821和传输接口813发射和接收消息、数据与指令，包括程序代码（例如，应用码）。接收到的程序代码被接收后可以由处理器804执行，和/或者储存在存储器806中或者其它永久性存储器以便稍后执行。 

在所示实例中，系统存储器806可以包括多个包括用于实现本文所述功能性的可执行指令的模块。在所示实例中，系统存储器806包括生理信息生成器模块854，生理信息生成器模块854被配置成实现判定关于用户也就是佩带可佩带的装置的人的生理信息。生理 信息生成器模块854可以包括传感器选择器模块856、动作假象减少部件模块858和生理特征判定器859，以上任何一个都可以被配置成提供一个或多个在此所述的功能。 

在至少某些实例中，以上所述的任何特性的结构和/或者功能可以在软件、硬件、固件、线路或者其组合中实现。请注意，以上结构和组成部分，以及它们的功能性，可以被聚集起来或者与一个或多个其它结构或部分相结合。另外地，组成部分和它们的功能性可以再分为次级组成部分，如果有的话。对于软件而言，至少一些以上所描述的技术可以通过使用各种型式的编程或者格式化语言、框架、语法、应用、协议、对象或者技术实现。对于硬件和/或者固件，以上所述的技术可以利用各种型式的编程或者集成电路设计语言实现，包括硬件描述语言，例如被配置成设计现场可编程门阵列（“FPGAs”）、专用集成电路（“ASICs”）或者任何其它类型集成电路的任何寄存器传送语言（“RTL”）。根据一些实施例，术语“模块”可以是指例如算法或其一部分，和/或者在硬件电路或者软件中实现的逻辑，或者其组合。这些可以改变且并不局限于这些实例或者所提供的描述。 

在某些实施例中，方法包括从众多电极子集中选择电极子集，该众多电极子集被布置在可佩带的装置中；捕捉包括代表与动作相关的信号分量和与生理有关的信号分量的数据的传感器信号；在可佩带的装置中的动作传感器中生成与动作相关的信号；将与动作相关的信号分量的幅值减小与动作相关的信号相关联的量以便得到与生理有关的信号分量；以及从与生理有关的信号分量中提取出生理特征。选择电极的子集可以包括判定电极的第一子集是靠近目标位置；以及选择电极的第一子集作为电极子集。方法可以更进一步地包括判定电极的第二子集是靠近目标位置；以及选择电极的第二子集作为电极子集。方法可以更进一步地包括检测可佩带的装置的动作。判定电极的第一子集是靠近目标位置可以包括捕捉多个数据样本，每个数据样本代表生理特征的一部分；将多个数据样本中的每一个与代表生理特征分布图的数据进行比较；判定捕捉到的与电极的第一子集有关联的数据样本与相对于其它电极子集的生理特征的分布图相匹配；以及识别电极的第一子集是靠近目标位置。判定电极的第一子集是靠近目标位置可以包括利用加速计作为动作传感器并相对于参照物来跟踪电极的第一子集的动作；预测电极的第二子集是靠近目标位置；判定捕捉到的与电极的第二子集有关联的数据样本与相对于其它电极子集的生理特征的分布图相匹配；以及识别电极的第二子集是靠近目标位置。从与生理有关的信号分量中提取出生理特征可以包括判定心率（“HR”）信号或者呼吸信号作为生理特征。从与生理有关的信号分量中提取出的生理特征可以更进一步地包括计算代表最大耗氧量（“VO2max”）的第一数值或者基于一个或多个HR和呼吸信号计算代表脉搏或者血压的第二数值。捕捉传感器信号可 以更进一步地包括驱动信号穿过组成可佩带的装置的材料。多个电极子集被封装在材料中。选择电极子集可以更进一步地包括基于代表性别的数据来选择电极子集中的电极，该数据与与生理有关的信号分量相关联。电极子集靠近目标位置。 

虽然为了能够清楚理解而相当详细地描述了上述实例，以上所述的实用新型的技术并不局限于所提供的细节。有许多可供选择的方法来实现以上所述实用新型技术。所揭示的实例是说明性的而非限制性的。 

Claims (7)

1.一种用于判定生理特征的可佩带的设备，其特征在于，所述设备包括： 

可佩带的外壳； 

电极的阵列，所述电极的阵列实质上被布置在所述可佩带的外壳中，所述阵列的至少一部分包括被配置成或者将第一信号驱动至目标位置、或者从所述目标位置接收第二信号的电极，所述第二信号包括代表一个或多个生理特征的数据； 

电极的子集，所述电极的子集被布置在靠近所述目标位置的位置，从所述电极的子集中接收所述第二信号；以及 

信号驱动器和信号接收器，所述信号驱动器被配置成使得所述第一信号驱动至所述电极的子集的第一电极中，所述信号接收器接收来自信号接收器所述电极子集的第二电极的所述第二信号， 

其中所述第二信号是包括代表一个或多个生理特征的数据的传感器信号。 

2.如权利要求1所述的用于判定生理特征的可佩带的设备，其特征在于，进一步包括： 

多路器，用于选择从中接收到所述第二信号的靠近所述目标位置的所述电极的另一个子集。 

3.如权利要求2所述的用于判定生理特征的可佩带的设备，其特征在于，所述设备更进一步包括： 

动作传感器，所述动作传感器被配置成生成动作信号；以及 

目标位置判定器，所述目标位置判定器被配置成跟踪所述目标位置相对于一个参照物的的动作以便形成所述目标位置的聚集动作，以及更进一步地被配置成基于所述聚集动作而生成代表预测的目标位置的数据， 

其中所述传感器选择器被配置成利用所述预测的目标位置来将所述电极的另一个子集选择作为靠近所述目标位置的所述电极的子集。 

4.如权利要求1所述的用于判定生理特征的可佩带的设备，其特征在于，所述设备更进一步包括： 

动作传感器，所述动作传感器被配置成生成动作假象信号；以及 

动作假象减少器，所述动作假象减少器被配置成接收包括与动作相关的分量和与生理有关的分量的所述传感器信号，以及更进一步地被配置成将所述动作假象信号从所述传感器信号中减去，以便去除所述与动作相关的分量，从而得到所述与生理有关的分量。 

5.如权利要求1所述的用于判定生理特征的可佩带的设备，其特征在于，所述设备更进一步包括： 

生理特征判定器电路，所述生理特征判定器被配置成接收被包括在所述第二信号中的所述传感器信号并从中提取出一个或多个生理信号。 

6.如权利要求1所述的用于判定生理特征的可佩带的设备，其特征在于，所述电极的子集电容耦合至所述目标位置。 

7.所权利要求1所述的用于判定生理特征的可佩带的设备，其特征在于，所述可佩带的外壳更进一步地包括： 

被布置在所述电极和所述可佩带的外壳的表面之间的材料，所述可佩带的外壳的所述表面被配置成面对所述目标位置。 

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