苹果获得智能眼镜专利，将鼻腔呼吸系统与超声波音频信号相结合

超声波换能器：固定在鼻托上，用于记录与鼻呼吸对应的模拟音频信号，其频率范围可达 20kHz 至 300kHz，可免受振动和用户语音模式的影响，位置可根据用户舒适度等因素调整。

放大器：与超声波换能器相连，可对模拟音频信号应用增益，例如采用可调增益放大器或自动增益放大器，以补偿因麦克风位置变化或提高信噪比

模拟-数字转换器（ADC）：将放大后的模拟音频信号转换为数字音频信号。

处理器和计算机可读介质：包含可执行代码，用于接收数字音频信号，确定其频谱图，识别鼻呼吸特征，并据此调整与记录鼻呼吸相关的系统参数。

音频信号录制与增益应用：系统通过超声波麦克风录制鼻呼吸的模拟音频信号，随后放大器为该信号应用适当增益，以优化信号质量。例如，在一些情况下，设备可能先记录一组呼吸周期来获取基线信号水平，然后自动调整增益和 / 或滤波，以获取最有用的音频信号数据。

模拟-数字转换与频谱图确定：经放大的模拟音频信号通过 ADC 转换为数字音频信号，处理器进一步处理该数字音频信号，确定其频谱图，展示信号在不同频率上的幅度分布，用于识别鼻呼吸的相关特征。

呼吸特征识别与系统参数调整：基于频谱图，系统能够识别鼻呼吸的多种特征，如呼吸速率、类型（吸气与呼气）、深度等。根据这些识别出的特征，系统可调整与音频信号记录相关的参数，如滤波器的频率范围、极点、应用于模拟音频信号的增益，或其他旨在提高数字音频信号信噪比的参数。

频率范围调整：对频谱图应用滤波器时，可调整滤波器的频率范围和极点，以优化对音频信号的处理，确保准确捕捉呼吸特征。

噪声过滤：系统可过滤掉不满足阈值频率范围标准的频率杂散（如由记录仪器电气组件引起的电磁噪声），使呼吸信号更清晰，提高分析准确性。例如，超声频率频谱中与鼻呼吸声音相关的部分通常比噪声峰值或杂散的频率范围更宽，因此可通过设置合适的阈值频率范围标准来滤除噪声。

用户识别：基于鼻呼吸特征，系统可识别当前使用系统的特定用户，识别因素可包括用户年龄、性别、鼻呼吸特征或其他相似生理特征，甚至可利用机器学习技术（如神经网络）进行识别。

反馈提供：系统通过用户界面为用户提供响应或反馈，如提醒呼吸过快的用户冷静并减慢呼吸，或为呼吸不一致的用户提供吸气或呼气阶段的计数。此外，系统还可提供呼吸练习，并根据练习期间的呼吸特征分析为用户提供反馈警报，反馈可基于用户个人资料和其他相似用户的历史数据，如告知用户其呼吸特征是否异常或可能暗示的健康问题。

个性化的健康管理：利用呼吸特征来识别特定用户，还可将用户的呼吸特征与历史数据进行比较，或者与其他用户的匿名数据库进行对比。这有助于为每个用户提供个性化的健康管理方案，例如根据个人的呼吸模式提供定制的呼吸练习，或者针对特定用户的呼吸状况提供更精准的健康建议。

疾病预防和早期诊断：对于患有哮喘、心脏病等慢性疾病的人群，该系统可以实时且多维度地监测他们的生理状况。通过长期监测呼吸特征的变化，有可能早期发现异常，帮助医生进行更精确的诊断和治疗，从而实现疾病的预防和早期诊断。

改善睡眠质量：在睡眠监测方面，能够更准确地检测用户的呼吸情况和身体动作，为用户提供更详细的睡眠报告，帮助他们了解自己的睡眠质量，并基于此采取相应的措施来改善睡眠。

提升运动表现：如果新的传感器支持更多健康数据，将有助于用户更好地了解自己的运动表现，并制定更为合理的运动计划，实现更有效的锻炼。

拓展心理健康领域：像苹果计划将 Vision Pro 头显应用于心理健康领域一样，该专利技术也有可能在这方面发挥作用。例如，通过分析呼吸特征来辅助诊断抑郁、焦虑等心理问题，或者通过提供特定的呼吸练习来帮助用户缓解压力和焦虑。