**对比文件名称**：2011-05-26_US2011125063A_发明申请_US20110125063A1 Systems and Methods for Monitoring and Modifying Behavior
**目标专利名称**：269稳健心率估计CN107708538B
**本次调用的模型名称**：DeepSeek-R1
### **特征比对表格**
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 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> **判断结果**：《直接公开》 | [0095] “例如，可使用用户心血管测量获得心率，在多种生物特征计算中使用所述心率。” <br> [0100] “...所述传感器可基于与皮肤组织中的血管的容积改变有关的光度测量和/或心血管参数的其它测量输出电信号。” | 对比文件明确公开了使用传感器（如PPG传感器）基于用户心血管参数（如血管容积改变）进行测量以获得心率等信息，这直接对应于目标专利中基于心血管参数获得光学传感器信号测量值的技术特征。本领域技术人员能够毫无疑义地得出。 |
| **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> **判断结果**：《直接公开》 | [0096] “为了补偿用户运动，可将加速计提供的运动相关测量值输入到自适应滤波器以便于降噪。” <br> [0097] “运动传感器可测量相对于皮肤的运动并且取决于所述运动输出信号样本。” | 对比文件明确公开了使用运动传感器（如加速计）来测量用户的运动并提供运动传感器信号测量值，用于补偿运动引起的噪声。这直接对应于目标专利的技术特征。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件虽然提到了对传感器信号进行谱分析（如FFT）以获得功率谱并提取谱峰值（参见[0215]），但其应用场景是识别和分类特定的行为事件（如咀嚼、吞咽），而非通过比较光学与运动传感器信号的谱峰值来确定一个用于心率估计的“基频”。目标专利中的“基频”特指与心率相关的光学传感器信号的基础频率，其确定依赖于两类信号谱峰值的比较以区分运动分量。对比文件未公开此特定目的和方法。 |
| **技术特征D**：部分地基于所述基频估计第一心率 <br> **判断结果**：《未公开》 | [0095] “例如，可使用用户心血管测量获得心率...” <br> [0253] “...测量心率，但它是通过其他方式如EKG或脉搏测量...” | 对比文件公开了可以通过传感器测量心率，但并未公开“部分地基于所述基频”来估计心率的特定方法。目标专利中的“第一心率”（RHR）是基于前述通过谱比较确定的基频推导出的。对比文件未揭示这种推导关系。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件完全没有涉及为目标专利所定义的“第一心率”计算“质量度量”的概念，更没有公开该质量度量基于将基频幅值与基频整数倍谐波幅值相加的第一总和。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件的谱分析未涉及识别或选择与某个基频的整数倍（即谐波）相关联的谱峰值。目标专利此特征是其特定质量度量计算的核心部分，对比文件未公开。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未公开计算如目标专利所述的“第二总和”，即对光学传感器信号中某个子集的谱峰值幅值进行求和。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未在其信号处理中区分“运动相关”与“非运动相关”谱峰值，也未基于此类区分选择子集进行计算。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 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或任何类似置信度指标的方法。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未公开计算基于基频谱峰功率及其邻近谱带功率的“第二质量度量”。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未公开此特定的比率计算方式。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未公开组合多个质量度量以获得第三质量度量的概念。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未公开使用质量度量来自适应平滑化原始心率估计以得到更稳健的“第二心率”（FHR）的方法。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未公开通过比较两个心率估计值来动态调整质量度量的方法。 |
| **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> **判断结果**：《直接公开》 | [0215] “Fast fourier transform (FFT) can be used with appropriate frequency ranges to obtain the power in each frequency band.” <br> [0216] “The spectral analysis and raw signal are utilized to extract features and categorize them...” | 对比文件明确公开了对传感器信号（包括可能的光学或运动传感器信号）进行快速傅里叶变换（FFT）以获得功率谱，即信号的频域表示。这直接对应于目标专利中为确定基频而获得光学和运动传感器信号频域表示的技术特征。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件虽然分别对传感器信号进行谱分析并提取特征，但未公开将两类传感器（光学与运动）的谱峰值进行“比较”，以从光学信号中识别出“非运动相关谱峰值”。其谱分析主要用于事件分类（如咀嚼），而非运动噪声分离。 |
| **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> **判断结果**：《未公开》 | 无相应内容。 | 由于对比文件未公开技术特征P，因此也必然未公开从“非运动相关谱峰值”中确定“基频”的后续步骤。 |
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