测心率比较准的小米手环 心率不准。老人用求推荐

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清晨外出锻炼时,会发现越来越多的人佩戴手环跑步,对于意图通过运动来提升快速提升自己的用户来说,心率检测还是有必要的。
读书时上过体育课时应该知道有一张表,就是随着年龄逐渐降低的最佳运动心率,如下表:
对于普通人来讲,最佳健身心率=(220-年龄)&(60%-80%),在心率过低的区间里,锻炼效果不好;而如果心率过高,则容易恶心、头晕、胸闷,甚至有猝死的危险。因此能够在运动中实时观察自己的心率益处多多。
从这个角度来讲,小米手环光感版虽能在跑步时实时监测心率,不过同时也暴露了没有屏幕的劣势,如果想根据心率来调整跑步节奏,手里还要握着一部手机,这也是不太现实的。
那么在平时的生活中,小米手环光感版的体验和准确性又如何呢?查阅资料发现,在心率检测方法上,目前有主要有四种:
1、光电式测量法
光电式测量法是通过LED灯搭配感光光电二极管照射血管一段时间,根据血液对于绿光吸收量的改变来测量心率。这种用于血流检测的光学技术,专业上称为&光电容积脉搏波描记法&,简称PPG,绿光PPG跟心电图获取的数据更为接近,不过由于当血液经过毛细血管流入手腕时,血液实际的流动速度已经放缓,因此最终的结果仍存在一定误差。
2、心电信号法
这种方法想必不用过多介绍,最常见的就是医院的心电仪,而引申到可穿戴设备中就是心率带。
3、动脉血压法
这种方法就是最传统的中医当中的号脉,手腕或脖子两侧都可以感受到动脉的压力有规律地涨落,在可穿戴设备中就是通过压力传感器将这个信号变成心率。而这种方法在体验上并不友好,比如这种方式对于压力较为敏感,所以在佩戴上会处于一个两难的状态。
4、生物电式
它的核心是借助于生物电阻抗传感器,通过生物肌体自身阻抗来实现血液流动监测,并转化为具体的心率、呼吸率及皮电反应指数,测量结果准确性相比较光电式来说会更高一些。例如Jawbone UP3上就配备了四个生物电阻抗传感器。
目前绝大多数的智能手环、手表监测心率都是光电式,除了这次的小米手环光感版外、比如Apple Watch、moto 360等等也采用这种原理。另外三星S5、Note4之后的多款支持心率监测的手机也是使用的光电传感器。
笔者安静时心率在76次左右,实际体验来看,小米手环光感版检测准确性尚好,但不一定保证每一次都稳定。有时就会出现,10次测量中,有9次都是准确的,然后偶然出现一次数值偏差较大的结果。从众数角度出发,得出正确的心率不成问题。
几乎同一时间测量,偶尔有次偏离较大的数据
需要注意的是,虽然光电式心率传感器,不像传统心率带那样紧勒着手臂,但为了防止外界光源干扰对测量结果产生影响,还是必须紧贴与皮肤,在测量心率时手环和皮肤间不能留缝隙,同时测量单次静态心率时还需抬手臂与胸同高,手环需要避开手腕位置。
再来谈谈续航方面,官方的数据是小米手环一代为30天,光感版为10天左右,笔者从拿到手就没怎么充过电,用了8天,电量从73%降到28%。期间笔者平均每天测20次心率,电池还是很耐用的。
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  手腕式心率检测仪到底准不准?对于这一个问题,相信很多人都想知道答案的,其实小编也非常想知道,既然想知道,那么久自己动手试试看吧。  我们选出了两名测试者对市面上的三种腕式心脏监测仪进行测试,并将数据转化为了二十四份图表。通过这些图表,我们得到了关于这些腕式监测仪的第一手信息。市面上的腕式心脏监测仪真的能做到精确无误吗?我们真的可以高枕无忧吗?这些信息将帮助我们回答这些问题。  内置不间断心率监测功能的手表在今年不出意外地在人群中掀起了一股狂热。以往的胸带式监测仪在运动后就会和汗水混杂在一起发出一股臭烘烘的味道,而腕式手表监测仪则另辟蹊径,只要持续对准你的手腕,它就能清晰的检测到你血液的流动。这种设计既方便又机智。此外,如果你的静止心率正在慢慢下降(这是身体健康的标志),腕式监测仪经过一定时间的监测后,也会发现这一状况并告知于你,你说不定还能因此得到额外的动力。  但是看到这儿,问题就来了。这种新型腕式监测仪的监测,它得到的数据真的是精确无误的吗?请重视这个问题,因为如果它的数据不精确,那么我们的日常锻炼根本就毫无意义。  我们为什么需要一个精确传感的检测仪?  心率锻炼的关键在于,你不能一直都在一个心率区间里锻炼,你得在不同的心率区间中锻炼自己(心率区间指你当前心率与你最大心率的百分比,运动时心率区间不一样,运动的状态和效果就不一样)。在不同的心率区间中运动,身体就会产生不同的新陈代谢通道,并以此影响肌肉中酶的数量。所以,在不同区间中的锻炼会对身体造成不同的影响。  没搞懂?那举个例子,有氧心率区间一般是你最大心率的百分之七十到八十之间,在这个区间中锻炼一般被认为有利于强化心脑血管的健康。只需要知道你的年龄,就可以用公式估算出你的最大心率。不过利用这种方法得到的结果误差还是挺大的。要想得到精确的最大心率,你可以去做一个专业的检测,不过由于这种检测包括很多麻烦的检测程序,所以我不太推荐去做。  如果你能实时看到你自己的心率区间,你就可以根据你的心率区间数据来安排不同的锻炼。如果你的检测仪得到的实时心率数据是精确的,那么这样的锻炼就可以让你的身体在不超负荷的情况下最大限度的提高健康水平。  胸带式心率监测仪市场化已经有一段时间了。为了得到精确的实时心率区间数据,它会捕捉在心肌中传送的电信号。根据健身设备品牌Garmin、Polar、Sunnto的测试,这种方法所提供的数据被认为是准确无误的。所以胸带式监测仪能够让人们在不同的心率区间中高效率地锻炼自己。  至于腕式心率检测仪的精确性,人们至今还众说纷纭。  腕式心率检测仪的制造商们是怎么测试产品的精确性的?  一些主流企业,包括当下颇有人气的Mio公司,都向公众公开了其对检测仪进行的精确度测试,这些测试的结果大多数都是积极的。但是我们却发现,这些测试的测试对象大多都不是检测仪,而是检测仪中内置的传感器。换句话说,是将检测仪中的传感器取出来并对传感器单独进行测试。这种测试的结果当然是不可靠的。因为现实生活中的传感器会被精心保存在无光无震的检测仪内部,所以现实中的检测精度可能并没有测试中的精度那么高。  另外,虽然这些测试中大多都包含了跑动心率数据测试,但是测试中选择的跑动速度却远远低于现实中用户可能跑动的速度。  更糟的是,除了跑步,这些测试得到的心率数据大多都是在步行,漫步状态下得到的,而大多数用户却很少将检测仪用来检测自己步行或者漫步下的心率。  从我们发现的这些证据来看,腕式心率检测仪的精度可能要大打折扣。  对腕式和胸带式心律检测仪的大测试!  通过这些测试,我们想要知道市面上最新款且带有心率检测功能的腕式手表到底有多牛。我们这次的实验是“单人可穿戴设备大盘点”这篇文章的跟进实验。在我们的专属测试调查中,我们会继承那篇文章中提到的标准。  这些检测仪在现实生活中是不是真的可靠?为了得到答案,我们专门设计了一个测试。我们选出了两个测试者,每一个测试者的身上会配戴一个腕式检测仪和一个胸带式检测仪。请注意,试验中这两个测试者用到的胸带式心率检测仪都是在经过一段时间的使用后被我们确认为足够精确的仪器,也就是说这里的胸带式心率检测仪所得出的数据是绝对正确的。  我们为什么会选两位测试者来进行测试呢?一位不就够了吗?我们是这样打算的,不同的人跑步的心率是不同的,我们在测试中会让检测仪检测不同的心率,以此来确认检测仪的真正精确度。  一号测试者,也就是笔者我,每周跑15-20英里左右。虽然我跑步速度很慢,但我的心脏却在跑动过程中跳得很快。这样的情况在现实中其实很常见,因为在现实中,即使是一般的跑步也会使你的心率上升到150,差不多快超过有氧心率区间了。我在实验中将佩戴三款不同的腕式检测仪,还会戴上一副Sunnto的胸带式检测仪(Ambit3
Run)。  二号测试者是Paul
Radford,一位超级马拉松(一种长跑运动竞赛,距离超过42.195公里的标准马拉松)运动员,他曾经获得过五次超级马拉松比赛冠军,并打破过四次赛会纪录。不过自从2011年后,他就没跑进过前十了。他每周会跑80英里左右,跑动时平均心率在114左右。他会在试验中使用Polar
V800胸带式检测仪作为实验比较对象。  Sean
Radford,Paul之弟,会分析并研究我们在实验中得到的数据。Sean是一位医师,同时也是一位跑步爱好者。他也是TrainAsOne设备的发明者,TrainAsOne是一款跑步辅助设备,用户能将自己可穿戴设备中的数据上传到TrainAsOne当中,TAO会利用这些数据,为用户设计出一套用户专属的跑步训练计划,不过现在的TAO仍然处于测试阶段。他在评估锻炼计划方面颇有造诣,能一眼看出一个训练计划是否对用户有帮助。他还读过大量的医疗报告并对大多数健身设备了如指掌。  为了让更多的人看到我们的实验,我们在杂志上发表了我们的实验图表。这些实验图表都是在我们实验数据的基础上转化而成的。图表中列出了各种心率数据,读者们能清楚看到腕式检测仪和胸带式检测仪的数据有所出入。  当然啦,我们的实验还不够严谨,真正想要科学的研究这两者的差别还需要更多的测试者。除此之外,想要得到更加严谨的实验结果,实验中还必须使用医用设备来记录数据,将跑步机上的跑步数据拿来做对比等等。我们的实验虽然都没有满足这些要求,但是至少是部分模拟了跑步者的真实情况。这一切都看读者自己了,我们的试验结果到底是真是假就由读者们自己决定吧。  Adidas miCoach Smart Run  第一个接受我们测试的腕式检测仪是Adidas出品的Micoah smart
RUN。这款腕式略重,戴在手上会感觉很沉,它的表带呈白色。整体外观设计感觉十分平庸,虽然它的显示屏界面略显冗杂,但由于屏幕较大,所以界面显示倒也一目了然。  下面是这款设备的优点。SmartRun跟Adidas出品的其他穿戴设备一样,内置的传感器都是使用Mio公司生产的不间断性光学心率检测传感器。Mio公司CEO
Dickinson对自家的这款传感器赞不绝口,称赞它是同类传感器中的翘楚,比Fitbit之类的传感器精确到不知道哪儿去了。无独有偶,Garmin公司刚出道时所设计的第一款腕式心率检测仪,Forerunnner
225,内置的也是这一款传感器。不得不说,这款传感器确实深受好评。  Garmin Forerunner 225  在我们的实验完成之后,我们又邀请了跑步爱好者Kieran Alger为我们测评内置了MIo传感器的腕式检测仪Forerunner
225。Kieran发现,在测试过程中,Forerunner225腕式心率测试仪提供的心率数据和Polar
M400胸带式心率检测仪提供的数据始终有每分钟3-5次的出入。你在图表中也能清楚的看到这个差距。  又回到Smart Run上面来,在记录我这种程度的跑动心率时(每分钟150上下),Smart
Run可以说做到了准确无误。在测试的大部分(90%的时间)时间段中,Smart
Run都能准确忠实的记录下我的心率,即使是有出入,误差也在每分钟5次以内。这种程度的误差是可以忽略的。毫无疑问,拥有这种精度的腕式检测仪是可以完美替代胸带式检测仪的。  不过,Smart
Run在记录Paul这种程度的心率时(每分钟114上下)的出入就有点大了。虽然SmartRun在测试时间的大部分时间段(86%的时间)都能准确的记录下心率,但是在测试中SmartRun会有极小概率(大约占测试时间的百分之一)会出现极大的偏差(误差达到了两个心率区间)。作为一款专门为跑步而设计的设备,这种程度的误差可以称得上是处于失灵状态了。不过除开这种失误,平均10%-14%这样的误差对于一般的跑步爱好者来说不算太大,已经能够说服他们丢掉胸带式投向腕式检测仪的怀抱了。但是对于一些更高要求,或者精度要求更完美的跑步者来说还远远不够。  Basis Peak  下一个接受我们测试的腕式检测仪是Basis
Peak。这款检测仪十分全能,不仅能监测你跑步时的心率,还能监测你日常生活中每一分每一秒的心率,就连睡觉时也不例外。虽然产品整体外观是否美观这个问题是仁者见仁的,但是这款仪器的外观设计在我们看来还是太寒碜了点。整体设计也非常平庸。此外,可能由于是basis
Peak这款仪器把自己定位成全天候心率监测仪的缘故,这款仪器在跑步时为跑步者提供的心率数据十分粗略,缺少很多跑步者想要了解的关键信息。  basis公司表示,他们这款检测仪内置了特殊的光学传感器,这种传感器运作原理十分特殊,能全天24小时持续不断监测心率情况。basis公司还声称,这种传感器是在通过其公司内部测试后才投入使用的,测试结果也马上会被第三方认证。  那么使用了这款传感器的basisPeak到底能不能准确的记录心率呢?答案是:不行。在记录我的心率时,basisPeak只能在百分之七十的时间段内做到准确无误,而且会有小的概率(大概占测试时间的百分之二)出现高达两个心率区间的数据误差。在整个心率准确度测试中,该仪器的心率读数一直在变,平均下来一分钟大概有10次左右的误差。  不过在测试Paul的心率时,basisPeak的精确度还差强人意。虽然仪器花了很久才检测到Paul正在跑步并且一开始的心率数据误差达到了每分钟18次。顺便说一句,这款仪器并不需要你在跑步前自己去启动,它拥有自动检测功能,能自动检测到你的跑动并开始记录数据。不过一旦仪器检测到你正在跑步,它的准确度也就提升了,在百分之七十五的测试时间段内,仪器都能准确地记录下Paul的心率而且误差始终保持在每分钟5次上下。不过即使是这样,Paul和我都不太满意,认为这款仪器还是无法取代胸带式检测仪。  Fitbit Surge  Fitbit Surge是我们最后测试的腕式心率监测仪。  这款检测仪的外观在我们检测的三款检测仪当中是最有美感的。不过也略有瑕疵,那就是显示屏略小,所以屏幕上能显示出来的信息很少。当跑步者处于跑动状态时,这也许会让他们很难看清屏幕上的显示。虽然这款仪器操作简单,容易上手,不过还是老问题,精确度还存疑。  这款设备使用了Fitbit独创的PurePulse技术来检测心率,值得一提的是,当前世界上最好的可穿戴检测仪–Fitbit Charge
HR也是使用的这种技术来检测心率。我们原本也想使用Charge HR来作为这次检测实验的对象,但是由于我们拿不到Charge
HR的全部数据,所以不得已才使用Surge来做这次测试。  那surge的任务完成得怎么样?我跑了快5分钟,Surge才开始记录我的心率,效果也不太理想,只有在77%的时间段内Surge才能记录下精确的心率数据。  而在记录Paul的心率数据时,Surge完成得要比记录我时略好。虽然在Paul开始跑步八分钟后,检测仪才开始记录数据,但是它记录的数据还是比较准确的,在大概有82%的时间段内,Surge记录下的数据都是精确无误的。  还是得使用胸带式检测仪?  我们之前就说过,这次的试验不是科研试验,所以不太严谨。如果想得到更加严谨的结果,那么我们还需要更多的试验来验证我们的结果。我们的结论是,这三款腕式心率监测仪的数据精确度都比不上胸带式心率监测仪。这三款仪器当中,精确度最高的是内置有MIO传感器的ADIDAS
micoach,不过它记录到的数据跟胸带式心率监测仪相比还仍有10%的误差。  为什么呢?为什么这三款腕式检测仪的精度都远远比不上胸带式呢?其实通过我们的实验,我们就能看出端倪。其中一个原因就是,腕式检测仪似乎不太适合检测你跑步时的心率。它在你没有跑步或者处于慢跑状态下测到的心率明显比跑步时测到的心率要更加精确。  那为什么会产生这样的情况呢?我们认为,很有可能是跑动中手臂的摆动会影响到腕式检测仪的精度。一般来说,你的跑步速度越快,你手臂摆动的频率就越快。如果你的手臂摆动过快,那么戴在你手腕上的检测仪就会不停的移动位置,亦或是传感器就无法清晰的检测到你血液的流动,这两者都有可能降低心率数据的精度。  还有一个可能,那就是腕式检测仪佩戴的太紧或者太松。这个问题虽然看上去不值一提,但是失之千里差若毫厘,在跑动过程中这个问题就可能会被无限的放大。我们也许会遵照说明书的指示,正确的佩戴上腕式检测仪,但是有一个疏忽,将表系得太紧或者太松,也许也会影响精度。  以上就是我们对腕式检测仪精度差的一些合理猜测,不过除此之外,还有一点是更值得大家深思的。为什么在测试中,当我和Paul使用同一种腕式检测仪时,产生的误差却不相同?使用同一种仪器测量的话,误差应该是相同的吧。这的确是个问题,我们在想,也许是我和Paul平均心率的不同导致了这一结果。在这三款仪器中,有两款–Fitbit和BasisPeak在测量Paul的心率(他的平均心率比我更低)这样的低心率人群时,得到的结果更加精确。而Adidas的Micoach则正好相反,它在测试我这样的高心率人群时,得到的数据更精确。除此之外,我和Paul手腕形状的不同也可能导致这一结果。  我们之前就说过,如果检测仪中内置了MIO公司的传感器的话,那么检测仪记录下的数据就有可能更加精确。  我们的最后裁定就是,如果你一心想要离开胸带式检测仪的怀抱且对10-15%的数据误差无动于衷的话,那AdidasMicoach无疑是你最好的选择。此外,使用同类传感器并且刚才也经过我们测试的Garmin
ForeRunner225也是可以考虑的。  如果你现在只是想买一个跑步用的手表并且不在乎这手表能不能监测到准确心率,这样的话,这三款设备都可以满足你的要求。在你跑步时,他们都能为你提供一个大致正确的心率数据。不过,如果你是想要知道精确的跑步实时心率区间数据并以此来安排你的锻炼项目,或者你是处女座就是想要得到十分精确的数据,那么我们就不推荐你去买这三款设备了。我们的研究师Sean最后认为,消费者还是要对这些腕式心率监测仪持有保留态度,反正他自己认为现在市场上的腕式检测仪根本无法满足专业跑步者的要求。  换句话说,至少在一段时间内,你还是得在跑步时缠上那弹性十足却又散发汗臭的胸带式心率检测仪了。  虽然不喜欢,其实不仅仅是你不喜欢,小编我也不喜欢,但是没办法,还能有什么比这个更加准确的办法吗?同样是可穿戴设备,为什么手环就这么不争气?小编也是醉了。
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测试显示微软手环心率准确率优于Apple&Watch
编辑:baohongjie && 来源:iPhone中文网 && 发布时间: 9:21:08
  【巴士数码】美国《麻省理工科技评论》(MIT technology review)杂志近日对微软Band手环以及Apple Watch进行了一系列对比测评,在今日发布的文章上显示微软手环的心率监测功能准确率高于Apple Watch。测评者为杂志编辑Rachel Metz,她平时同时使用微软Band手环以及Apple Watch检测运动时心率,包括骑自行车上下班。
  作为对照组,她使用公认“心率检测准确率最高的消费级设备”Polar H7蓝牙心率带。在进行数日的测试后,她发现Band手环的平均心率读数与Polar的H7心率带读数大部分接近,有时候准确性甚至到了每分钟相差1-2拍的情况,最高误差为每分钟13拍。
  然而苹果的Apple Watch的心率检测功能读数则与Polar的心率带差距非常大,与Polar的设备相比每分钟甚至能相差77拍。
  总体而言,Metz编辑并没有对两款设备的功能留下太多印象,综合其它健康追踪功能的表现考虑,她给出了不太乐观的结论:
  总体而言,相对于这些设备给出的数码先驱设备(Digital sages)宏大愿景--从日常数据中作出深度、准确的直观分析,帮助医生诊断疾病等,这些设备能做到的仍远远不够。如果借助它们给出的数据预测健康问题,或检测身体状况,可能只会变得更严重。
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