华为手环4pro怎么测心率 华为手环心率检测功能介绍

1、在手环主界面上下滑动，选择并进入“心率”页面，轻轻点击屏幕，获取心率数据。

2、手环和运动健康App配对后，在手机上打开运动健康 App，进入手环设备页面，点击开启连续测量心率 开关，手环会24小时实时监测您的心率。

3、另外也可以设置心率升高提醒，处于非活动的状态下时，心率持续10分钟超过设置门槛，手环就会发出提醒。

4、手环启动单次运动时，会自动实时监控当前心率数据，手环的锻炼界面内，可以看到心率，时间，距离，热量，配速，步频等多项实时数据。

5、手环还支持运动中的高心率预警。在运动健康App的设置界面，点击开启 心率区间及预警，可以设置心率上限，默认数据是220-年龄。运动过程中，如果心率超过最大心率值，手环会震动提醒，右滑屏幕即可消除。

6、在手机的运动健康App里开启走、跑、骑等运动时，手环会进入心率测量界面，同步测量心率数据,同样也是5秒刷新一次。待运动结束后，手环的心率数据会自动同步至手机App中。

小米手环2通过什么原理来监测心率？

小米手环2是通过光电容积脉搏波描记法（PhotoPlethysmoGraphy），简称PPG，来监测心率。原理很简单：血液是红色的，反射红光，吸收绿光。小米手环2结合绿色LED光跟感光光电二极管，检测特定时间手腕处流通的血液量，从而获取心率信息。

打开蓝牙连接手机或者手环获取心率。

小米众筹上线了一款新品——野小兽智能动感单车M3，野小兽M3的车头搭载一块101英寸的智能触摸屏，预装了YESOUL APP，可以观看教练的直播课程和各种实时数据，大大提升了家庭健身体验。另外，车身紧凑精致，占地仅05平方米，丝毫不挤占生活空间。

近日，小米健康官宣了一项重磅功能，将小米健康升级至286版本，即可获取新增心率检测功能，通过摄像头即可测量心率，这也是国内首家系统级心率检测。

据了解，该功能的检测原理是通过摄像头检测血液流动影像，当手指轻贴摄像头时，闪光灯作为持续光源，可获取血液流动的影像，通过影像分析可以采集到稳定的脉搏波信号，从而获取心率值。

小米官方介绍，该功能采用自研本地AI心率识别算法，可精准识别的同时，还能针对不同运动状态（常规、静息、运动）呈现分类检测报告，心率评价更科学。不过官方也表示，该功能受外界因素（如温度、肤色、手臂晃动）的影响较大，可能出现检测数据不准确或无法生成结果等情况。数据仅供参考，不能代替医疗仪器。

目前，除小米CC9e、小米CC9Pro、小米CC9美图定制版、红米手机6A、Redmi 10X Pro机型外，MIU12机型全系支持小米健康心率检测功能。

国行苹果手表开通心电图检测

国行苹果手表开通心电图检测，通过检测心脏的电脉冲频率即可获取心率并了解心脏活动是否正常、缓慢、快速或者不规则。国行苹果手表开通心电图检测，下面是具体内容。

国行苹果手表开通心电图检测1

12 月 14 日消息，今日国行版本的 Apple Watch 迎来了 WatchOS 83 的系统版本更新，也同时迎来了一项期待已久的新功能，那就是 ECG 心电图功能。

苹果在 Apple Watch Series 4 就已经加入了 ECG 心电图功能，但是国行版本一直没有通过审批，直至今年年中才正式通过审批，时隔 3 年时间终于推出。

什么是心电图呢？心电图（也称为 ECG 或 EKG）是一项测试，用于记录引起心脏跳动的电信号的时序和强度。通过查看心电图，医生可以深入了解您的心律，并检查是不是存在心律不齐现象。

使用 Apple Watch Series 4 和更新版本的 Apple Watch 都可以开通使用这项功能（除了 Apple Watch SE），用户需要把手机版本升级到 iOS 152，手表版本升级成为 WatchOS 83，并在 Watch 应用中选择「心脏」选项，点击移动心电图房颤提示软件即可开启。需要注意的是未满 22 周岁是无法开启的。

提前在其他区域开启了 ECG 功能的朋友们也不需要过于担心，目前国行版本的 ECG 心电图软件是 Version 1，像是在中国香港、澳门地区或是国外开通的 ECG 则是 Version 2 ，ECG 算法版本 V1 只能在常规心率下检测房颤，而 V2 还可以在高心率下检测房颤。因为部分人在刚运动结束后、情绪波动较大的情况下出现房颤。V2 会比 V1 推断心电图特征更加准确，V1 版本在测量心电图时容易出现「不确定」的结果，V2 则少很多。

还没有开通心电图功能的用户快升级起来吧！

国行苹果手表开通心电图检测2

国行Apple Watch用户等待多年的'ECG心电图功能终于上线了。近日，苹果在最新的WatchOS 83 beta 4系统版本中，已经为国行用户开放了ECG心电图，升级了的用户在Watch应用-心脏中就能开启该功能。

虽然是测试版开放，但是这也意味着距离ECG心电图功能正式版上线也不远了。

根据苹果健康app里的介绍，心电图又称ECG或EKG，是记录构成心脏跳动的电信号时间和强度的一种测试。此 App 会检查这些脉冲以获取你的心率并了解心脏的上下腔室跳动节奏是否规则。如不规则，则表明出现房颤。

其实早在2018年，苹果推出的Apple Watch Series 4上就推出了ECG心电图检测功能。但由于该功能属于医疗器械属性，受到管制。而此前苹果未能成功通过药监局的医疗器械认证，因此在国内并不能使用该功能，苹果还将其在手表中完全屏蔽，导致国行用户无法使用。

据此前报道，在今年6月份国家药品监督管理局发布的医疗器械批准证明文件（进口）待领取信息中，苹果公司赫然在列，注册证编号为国械注进 20212210223，获批的功能正是ECG心电图。经过一段时间的调整后，12月终于在国行Apple watch测试版中出现。

不过由于硬件上的不足，该功能在Apple watch SE 上无法实现。升级了测试版系统的用户也可以尝试体验一下。但目前还不是正式版，普通用户使用还需谨慎。

Apple watch开放这一功能之后，或会引来一些注意健康人群的关注，对Apple watch的销量数据有一定的攀升。

国行苹果手表开通心电图检测3

苹果从Apple Watch第四代上便开始支持ECG心电图功能，但直到今年第七代产品，国内市场仍无法开通，这是国内用户始终急切盼望的一大痛点。

当前，国内大厂中通过严苛认证并支持ECG心电图的智能手表屈指可数。以最优秀的OPPO Watch2为例，其ECG版本售价高达2499元，比普通版最顶配还贵了五六百元。如果Apple Watch能够全量推送ECG功能，说实话其综合体验还蛮有性价比的。

意料之外的惊喜。苹果公司于12月8日面向全球用户推送了iOS152 RC预览版和WatchOS 83 RC预览版软件更新。尽管官方更新内容中没有提及，但经过用户实际体验发现，新系统下国行Apple Watch终于支持完整的ECG心电图检测功能。

仅需两步，顺利开启国行ECG心电图检测

第一步，将你的iPhone升级到iOS152 RC预览版；第二步，将你的Apple Watch升级到WatchOS 83 RC预览版，这样就全部完成了国行ECG心电图功能开启的准备工作。没错，就是这么简单。

RC预览版是苹果系统正式版更新前的最后一个测试版本，固件基本与正式版本相同。如果大家不知道该怎么升级RC预览版，那么最快估计下周就能收到正式版。

系统全部更新完成后，在iPhone上打开“健康”App，然后启用ECG心电图服务，之后Apple Watch手表上便会出现“一定能够心电图房颤提升软件”，以后便可以随时记录心电图并检查房颤。

在实际测量中，用户需要把手指放在表冠上，并保持稳定不动30秒，即可查看测量数据。

智能手表ECG心电图检测有什么用？

心电图又称为ECG或者EKG。人的心脏每次跳动都会产生电脉冲，使其收缩并将血液输送到身体其他部位。而通过检测心脏的电脉冲频率即可获取心率并了解心脏活动是否正常、缓慢、快速或者不规则。

在iPhone的“健康”App中，苹果给出了详细说明。如果测量结果为“窦性心律”，则以为你的心脏活动正常；若是显示“房颤”则说明心律严重失常，你必须马上前往医院寻求检查和治疗；此外还有高低心律等等。

尽管对比医学上的专业设备而言，智能手表上的ECG心电图并不能作为最终医学结果，但在日常生活中还是能够给予我们个人健康很大的帮助和提前预警。并且，我国对于手表上的ECG心电图功能认证要求十分严格，必须通过后才被允许使用。

今年6月份，苹果公司的移动心电图房颤提升软件顺利通过国家药品监督管理局的医疗器械批准证明文件，所以才能在iOS152系统更新中首次支持国行ECG功能，这也意味着我们再也不用担心未来苹果会撤回该功能。

Oracle 发布了 PL/SQL 和 Java 应用编程接口 (API) 后 市场上才会推出可利用这一新发布的 API 的点击工具或构建器 这一般是最好的做法 利用这一实践 开发人员可将新功能即刻融入其应用程序中以使其企业从中获益

然而 开发可利用新发布 API 的专门工具需要投入大量精力 因此 理想情况下 从 API 发布直至推出利用该 API 的直观最终用户工具 至少需要数个月 而实际上 这一滞后时间通常为一年或两年 同时 利用 API 可能需要企业使用自己的工具 或更为常见的是利用即席解决方案 例如在报表生成器和电子表格中嵌入对 API 的调用

一种常用方法是将 API 包装在数个脚本中 然后使用自定义按钮和菜单从电子表格访问这些脚本 但是 这一方法的主要缺点在于如今的电子表格是将单个单元格中的文本和数字作为值来进行处理的 因此它通常不是处理新功能的合适工具

本文将介绍如何快速将分析和其他 API 整合至一个最终用户可从其中轻松访问新代码的电子表格平台 作为指导性示例 其中还将阐释了如何将Oracle 数据挖掘(PL/SQL) API 重新打包为 Java API 以及如何从电子表格调用的 J Cells 访问该 API J Cells 完全以 Oracle JDeveloper 编写 它不仅可以将文本和数字作为单元格的值 而且还可将 Java 对象作为值进行处理 并可从其单元格直接访问任何 Java API 以即刻进行部署

电子表格平台

我使用的是电子表格界面 只是其中允许用户在单元格中创建任何 Java 对象以及使用基元 Java 类型 每个单元格都可用作另一个单元格的变量 用户可以选择在单元格中直接编写 Java 代码 或使用其他格式 将电子表格界面和对象(而不仅是常规电子表格中的数字和文本)使用相结合是自动进行的 J Cells 为每个适合单元格的对象计算指示值 这一指示值给予用户有关显示对象的充足线索 此外 还会实施一个完整的值系统 可根据需要(例如 当用户双击给定单元格时)以各种其他格式显示对象 即使在电子表格中 因为公式可能定义比较复杂 所以系统还需识别要创建的对象是否具有相关的向导 向导通常是一个特定于某个对象类型的图形化代码生成器 稍后本文示例将说明如何在 J Cells 中使用向导

图 显示了本文示例的电子表格界面

图 J Cells 的电子表格界面

数据挖掘 API

Oracle 支持两种兼容的 API 以访问数据库中的数据挖掘功能 第一种是 PL/SQL API 其中包括 DBMS_DATA_MINING 程序包 另一种也是 Java API 称为 Oracle 数据挖掘 Java API 因为 J Cells 目前最适合访问 Java API 所以需要以可直接从 Java 对其进行访问的方式打包 PL/SQL API 两个主要的 Oracle 数据挖掘概念是设置和模型 设置概念基本围绕带有两列(setting_name 和 setting_value)的设置表构建;其中 setting_name 是挖掘算法使用的属性名 而 setting_value 是与该属性相对应的值

DBMS_DATA_MINING 程序包包含若干过程 包括 CREATE_MODEL 和 APPLY CREATE_MODEL 过程根据设置表(作为过程的参数之一提供)中的值为给定挖掘函数和数据集创建挖掘模型 该过程简单且易于使用 实际上 由用户来为要创建的模型 要使用的挖掘函数 包含要使用的数据的表 要建模的列以及设置表提供名称 这一方法的优点在于所有不同算法都可以类似的方法调用 每种算法的微调都整合至设置表中 但在很多情况下 各种设置系数可由算法本身自动决定 设置表中条目的复杂性根据用户的专业技术背景和算法而有所不同 许多专业用户可能希望手动设置所有可能的系数 而我们中的多数人更可能乐意系统自动给出适用设置 Oracle 提供了一个要用作设置键的常量列表 以及命名为常量或数字间隔的值

表 algo_name(算法名)设置键的值

Oracle 的算法名 (algo_name) 键的常量值如上所示 对于其中的每一个值 使用了可能键和值的不同集等 以下(图 )显示了向导函数是如何将这些键映射到树结构 并允许用户通过 *** 纵该设置树定义设置表的

作为 Oracle 数据库中创建的挖掘模型 DBMS_DATA_MINING APPLY 过程用于将该模型应用到新数据集 而且 这是一个易于使用的过程 要求只输入挖掘模型名 包含新数据集的表名 用于识别新数据集中行的列以及结果数据集名 Java 类 OracleMiningModel (below) 在调用预测 评分或 apply 方法时 都会利用该 APPLY 过程 此外 DBMS_DATA_MINING 程序包包含若干根据类型将各个模型详细信息作为结果集或以 XML 格式返回的函数 这些细节函数也可通过使用 OracleMiningModel 类的实例(代表数据库中的不同模型)进行访问

此处可通过创建一个称为 OracleModelSettings 的 Java 类以 Java 打包 (PL/SQL) 设置概念 该类具有灵活的构造函数和各种签名 包括

     public OracleModelSettings ( String modelSettingsName

Connection databaseConnection

String[] keyToValueStringMap)

throws SQLException

keyToValueStringMap 只是表单 > 的字符串数组 该数组详细说明了设置表的行 以及负责在数据库中维护设置表的类

类似地 此处也可通过创建一个称为 OracleMiningModel 的 Java 类以 Java 打包模型概念 该类具有构造函数和各种签名 包括

public OracleMiningModel ( String modelName

OracleModelSettings oms

String[] keyToValueStringMap)

boolean recreate)

throws SQLException

此处使用 keyToValueMappings 数组来确定在 Oracle 数据库中创建数据挖掘模型所需的算法以及其他命名属性 该类的用途就是创建和维护数据挖掘模型 此外 OracleMiningModel 类还定义了用于检索以及将该模型应用到新数据集的方法 这些方法包括以下各项 此处只显示了一小部分

     public OracleResultSet infoAprioriAssociationRules(int topn)

public OracleResultSet infoAprioriFrequentItemsets(int topn)

public OracleResultSet infoAdaptiveBayesNeork()

public OracleResultSet infoAIMinimumDescLength()

public OracleResultSet infoKMeans()

public OracleResultSet infoNaiveBayes()

public OracleResultSet infoNonnegativeMatrixFactorization()

public OracleResultSet infoOCluster()

public OracleResultSet infoSupportVectorMachines()

public XMLType infoDecisionTree()

public Object getPrediction(String[] signature double[] doubleVal)

public HashMap score(String[] signature double[] doubleVal)

public OracleResultSet apply( String dataTable

String caseID

String resultTable

String schema

boolean overwrite)

除了具有上述签名外 所有的方法可能都会引发 SQL 意外 一旦可以从两个简单类来管理数据挖掘功能后 就可调用该电子表格平台来访问任何可用的数据挖掘算法 以在 Oracle 数据库中建模数据集

数据挖掘示例

因此 来看一个在该系统中编写的小数据挖掘模型 该模型可通过访问 Oracle 数据库创建并运行 ODM (Oracle Data Mining) 回归模型 该回归模型的用途是根据输入(例如血压 高度和体重)预测心率 使用 J Cells 可直接访问 Java API 以实例化对象并在对象上调用方法 首先 连接至 Oracle 数据库 DataSource 对象可通过将以下公式

() = ~ OracleDataSource( agust agust dbVaio vaioFS );

输入到电子表格的单元格 b 中进行实例化 Tilde 符号 (~) 表示缩写符号 允许 J Cells 将(右侧)语句转换为构造函数t new cell OracleDataSource( agust agust dbVaio vaioFS ); 使系统能够以用户 agust 的身份访问服务器 vaioFS 上的数据库 dbVaio

现在 可通过在 DataSource 对象上调用正确的方法(例如在单元格 b 和 b 中分别输入以下公式) 获得数据库连接以及检查数据库中的源数据

() = b getConnection();

() = b query( select from pulse_clinical );

第一个语句将向单元格 b 中返回一个 java sql Connection 对象 第二个语句将向单元格 b 中返回一个 java sql ResultSet 对象 只需通过双击单元格 (b ) 就可检查结果集 该 *** 作会将结果表显示在表格框架中以便查看

迄今为止 我只在该电子表格中创建了几个简单的数据对象 现在 可以调用数据挖掘 API 来定义一个设置对象 然后创建一个简单的数据挖掘模型 首先 通过在单元格 b 中输入以下语句来创建一个设置对象

    () = new cell odm OracleModelSettings( xyz_settings b

new String[]{

algo_name > algo_support_vector_machines

svms_kernel_function > svms_linear } );

 立刻我发现该公式中的问题是最终用户友好的 因此 注册一个带有 J Cells 的向导 在提示用户后自动生成该公式 可能是个不错的办法 一般 电子表格在用户创建复杂公式时都会给予帮助 因此用户可以期望在实例化对象时获得指导

部署的向导如图 所示

图 典型的向导界面

同样 数据挖掘模型通过使用向导或输入公式来创建 在这两种情况中 结果模型都是在直接指定 API 调用的单元格 b 中进行实例化

     ()= new cell odm OracleMiningModel( xyz_model b

new String[]{

data_table_name > pulse_clinical

mining_function > regression

target_column_name > pulse

case_id_column_name > subject }

false );

使用该公式结果实例化数据挖掘模型将在 Oracle 数据库中生成标准的 Oracle 数据挖掘模型 该模型可通过双击单元格 b 进行查看 模型的完整值如图 所示

图 查看单元格 b 中的模型

使用上述的 OracleMiningModel 方法 可将该模型应用到 Oracle 数据库中的数据集 作为一个简单的交互式评分模型(一般适用于电子表格应用程序) 用户可能希望输入血压 高度和体重值 让数据库使用刚才定义的模型预测心率 这个在模型对象上定义的 Java API 方法 getPrediction 非常适合这一用途 在单元格 e e e 以及 e 中(以单元格 b 中签名数组指定的顺序)键入输入值后 通过输入以下公式可进行评分

() = b getPrediction(b new double[]{e e e e });

同样 该公式将直接访问 Java API 以获取并在单元格 e 中显示评分结果 如图 所示

图 将模型应用到输入值

电子表格优点

电子表格在最终用户之间的流行多少有些令人费解 一方面 当今最常用的电子表格系统长期以来令许多开发人员气馁 他们习惯于更为灵活 强大的系统 而另一方面 对于非开发人员而言 使用电子表格系统具有以下一些明显优点 无须构建图形化用户界面 单独构建和测试每个公式(代码)以及隐藏公式 看到的是更为简单的计算结果 这些优点只存在于当今流行的电子表格中 使用公式可将数字或文本返回到单元格 而许多系统主要受限于此 此处演示了如何移除这一限制并创建更为强大的工具 然后用它来直接访问 Oracle 的数据挖掘模型功能以及其他 API

结论

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17437

最近在开发小程序用到了WebSocket，小程序提供了相应的原生API，与H5的API使用方式上有一些区别，所以流行的H5的一些成熟的类库使用起来有些困难，而原生API又存在一些缺陷，所以就自己实现了一套心跳重连机制。

惯例，先简单介绍一下Websocket。

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