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公开(公告)号：CN111936056A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201980023261.6
申请日：2019-03-20
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 提供了一种用于检测具有呼吸紊乱的对象的装置(100)。所述装置(100)包括一个或多个处理器(102)，所述一个或多个处理器被配置为：从环境中的声学传感器(108)采集声学信号；根据所采集的声学信号来确定多个声学信号分量；并且基于所述声学信号分量来确定多个信号包络或能量信号。一个或多个处理器(102)还被配置为分析所确定的多个信号包络或能量信号以检测在所述环境中是否存在具有呼吸紊乱的一个或多个对象。
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公开(公告)号：CN107850528A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201680044652.2
申请日：2016-07-15
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： J·H·M·斯普鲁伊特 , A·M·范德莱 , G·科艾曼 , O·奥维尔特杰斯 , J·W·黑尔米格 , A·J·M·J·拉斯 , P·T·于特
Abstract: 本发明描述了一种激光传感器模块(100)，其适于通过将激光束聚焦到不同的位置，借助于自混合干涉来检测或确定至少两个不同的物理参数。这样的激光传感器模块(100)可以用作例如移动设备(250)中的集成传感器模块。所述激光传感器模块(100)可以用作输入设备，并且额外地用作用于检测移动通信设备(250)的环境中的物理参数的传感器。所述移动通信设备(250)的所述环境中的一个物理参数例如可以是空气中的颗粒浓度(空气污染、烟雾……)。本发明还描述了相关的方法和计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN111936056B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201980023261.6
申请日：2019-03-20
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 提供了一种用于检测具有呼吸紊乱的对象的装置(100)。所述装置(100)包括一个或多个处理器(102)，所述一个或多个处理器被配置为：从环境中的声学传感器(108)采集声学信号；根据所采集的声学信号来确定多个声学信号分量；并且基于所述声学信号分量来确定多个信号包络或能量信号。一个或多个处理器(102)还被配置为分析所确定的多个信号包络或能量信号以检测在所述环境中是否存在具有呼吸紊乱的一个或多个对象。
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公开(公告)号：CN110234279B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201780085201.8
申请日：2017-12-26
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种表征在睡眠时段期间患者的呼吸障碍的方法包括执行对音频信号的时间轴的第一部分表征，以便学习最突出且高度相关的事件。仅在稍后阶段，即在充分观察高度相关的事件之后，才实际执行对整个时间轴的完全分段。线性预测用于创建激励信号，该激励信号用于提供比单独使用原始音频信号可能会实现的更好的分段。采用扭曲线性预测或拉盖尔线性预测来创建准确的频谱表示，其具有在不同频率范围中提供的细节上的灵活性。生成共振概率函数以进一步表征信号以识别呼吸障碍。输出包括各种形式的识别出的呼吸障碍中的任何的表征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110113998B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201780081625.7
申请日：2017-12-27
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 表征在睡眠时段期间患者的呼吸障碍的方法包括执行对音频信号的时间轴的第一部分表征，以便学习最突出且高度相关的事件。仅在稍后阶段，即在充分观察高度相关的事件之后，才实际执行对整个时间轴的完全分段。线性预测用于创建激励信号，该激励信号用于提供比单独使用原始音频信号可能实现的更好的分段。使用扭曲线性预测或拉盖尔线性预测来创建精确的频谱表示，其具有在不同频率范围中提供的细节上的灵活性。生成共振概率函数以进一步表征信号以识别呼吸障碍。输出包括各种形式的识别出的呼吸障碍中的任何形式的表征。
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公开(公告)号：CN110234279A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201780085201.8
申请日：2017-12-26
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 一种表征在睡眠时段期间患者的呼吸障碍的方法包括执行对音频信号的时间轴的第一部分表征，以便学习最突出且高度相关的事件。仅在稍后阶段，即在充分观察高度相关的事件之后，才实际执行对整个时间轴的完全分段。线性预测用于创建激励信号，该激励信号用于提供比单独使用原始音频信号可能会实现的更好的分段。采用扭曲线性预测或拉盖尔线性预测来创建准确的频谱表示，其具有在不同频率范围中提供的细节上的灵活性。生成共振概率函数以进一步表征信号以识别呼吸障碍。输出包括各种形式的识别出的呼吸障碍中的任何的表征。
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公开(公告)号：CN110113998A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201780081625.7
申请日：2017-12-27
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Abstract: 表征在睡眠时段期间患者的呼吸障碍的方法包括执行对音频信号的时间轴的第一部分表征，以便学习最突出且高度相关的事件。仅在稍后阶段，即在充分观察高度相关的事件之后，才实际执行对整个时间轴的完全分段。线性预测用于创建激励信号，该激励信号用于提供比单独使用原始音频信号可能实现的更好的分段。使用扭曲线性预测或拉盖尔线性预测来创建精确的频谱表示，其具有在不同频率范围中提供的细节上的灵活性。生成共振概率函数以进一步表征信号以识别呼吸障碍。输出包括各种形式的识别出的呼吸障碍中的任何形式的表征。
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公开(公告)号：CN109154659A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201780030794.8
申请日：2017-05-12
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： J·H·M·斯普鲁伊特 , A·M·范德莱 , G·科艾曼 , O·奥维尔特杰斯 , J·W·海尔米格 , A·J·M·J·拉斯 , P·T·于特
Abstract: 本发明描述了一种使用用于颗粒密度探测的自混合干涉的激光传感器或激光传感器模块(100)、一种颗粒密度探测的相关方法以及一种对应的计算机程序产品。本发明还涉及包括这样的激光传感器或激光传感器模块的设备。本发明的基本思想是借助于自混合干涉信号来探测颗粒并且确定对应的颗粒密度。另外，与所述颗粒的速度矢量的至少一个速度分量有关的至少第一参数被确定，以便在探测体积与所述颗粒之间存在相对移动的情况下对所述颗粒密度进行校正。这样的相对移动例如可以与运输所述颗粒的流体的速度(例如，风速)有关。此外，能够基于所述自混合干涉信号来确定所述颗粒的速度的至少一个速度分量。
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