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CN104939817A - 一种睡眠状态监测方法 - Google Patents

一种睡眠状态监测方法 Download PDF

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CN104939817A
CN104939817A CN201510371905.4A CN201510371905A CN104939817A CN 104939817 A CN104939817 A CN 104939817A CN 201510371905 A CN201510371905 A CN 201510371905A CN 104939817 A CN104939817 A CN 104939817A
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CN
China
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heart rate
monitoring method
sleep state
state monitoring
sleep
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Pending
Application number
CN201510371905.4A
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English (en)
Inventor
徐佳
李永强
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Shanghai Zhuoyi Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Zhuoyi Technology Co Ltd
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Publication date
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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording for evaluating the cardiovascular system, e.g. pulse, heart rate, blood pressure or blood flow
    • A61B5/024—Measuring pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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Abstract

一种睡眠状态监测方法，包括S1.监测被测人的在固定时间段内的翻转次数和心率；S2.设定一个翻转次数阈值A，心率阈值H，将所述步骤S1中的得到翻转次数与A做比较，并且将所述步骤S1中的得到心率与H做比较，得到相应的被测人状态；S3.保存被测人状态和所述步骤S1中的得到翻转次数和心率。本发明所述的睡眠状态监测方法通过重力传感器和心率传感器来监测睡眠，通过本睡眠方法准确的判断起床、入睡、深睡、浅睡时间，使用户更加精确的了解及提高自己的睡眠质量，享受科技带来的品质生活。

Description

一种睡眠状态监测方法
技术领域
本发明属于计算机方法领域，尤其是涉及一种睡眠状态监测方法。
背景技术
睡眠是高等脊椎动物周期性出现的一种自发的和可逆的静息状态，表现为机体对外界刺激的反应性降低和意识的暂时中断。人的一生大约有1/3的时间是在睡眠中度过的。当人们处于睡眠状态中时，可以使人们的大脑和身体得到休息、休整和恢复，适量的睡眠有助于人们日常的工作和学习。科学提高睡眠质量，是人们正常工作学习生活的保障。随着现代生活质量提高，越来越多人开始注重自己的睡眠质量，好的睡眠对稳定情绪、平衡心态、恢复精力极为重要。睡眠监测做为一种有效记录监控锻炼的监控手段，已经广泛应用在移动终端中。现有技术中，睡眠监测的起床和入睡时间不准确，导致误判。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种睡眠状态监测方法，以解决入睡时间判断不准确的问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种睡眠状态监测方法，包括
S1.监测被测人的在固定时间段内的翻转次数和心率；
S2.设定一个翻转次数阈值A，心率阈值H，将所述步骤S1中的得到翻转次数与A做比较，并且将所述步骤S1中的得到心率与H做比较，得到相应的被测人状态；
S3.保存被测人状态和所述步骤S1中的得到翻转次数和心率。
进一步的，所述步骤S1中利用重力传感器监测被测人加速度的变化，加速度的变化值大于设定值，被认定为一次翻转。
进一步的，所述步骤S1中，建立坐标轴，利用重力传感器监测被测人X轴、Y轴和Z轴方向加速度的变化。
进一步的，所述步骤1中的固定时间段为15分钟。
进一步的，所述步骤S1中利用心率传感器监测固定时段内的心率。
进一步的，所述步骤S2中白天时间，当所述步骤S1中的得到翻转次数大于A，心率大于H，判断为WAKEUP状态，翻转次数小于A，心率小于H，判断为SLEEP状态，心率为0，判断为TAKEOFF状态。
进一步的，所述步骤S3中，若处于SLEEP状态，则将SLEEP状态的起始时间保存为STARTTIME；若处于WAKEUP状态或者TAKEOFF状态，则向前寻找上一个翻转次数小于阈值的时间段的结束时间设为ENDTIME。
进一步的，所述步骤S3中保存STARTTIME和ENDTIME。
进一步的，所述步骤S3中保存STARTTIME和ENDTIME之间的时间段内每半个小时内被测人的翻转次数。
进一步的，睡眠状态监测方法还包括步骤S4。保存不同用户几天睡眠的心率数据，根据几天数据的加权平均计算出一个心率数据的阈值来判定用户的睡眠情况。
相对于现有技术，本发明所述的睡眠状态监测方法具有以下优势：
本发明所述的睡眠状态监测方法通过重力传感器和心率传感器来监测睡眠，通过本睡眠方法准确的判断起床、入睡、深睡、浅睡时间，使用户更加精确的了解及提高自己的睡眠质量，享受科技带来的品质生活。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的睡眠状态监测方法流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
将睡眠状态监测方法用于一个睡眠监测手环。
如图1所示，通过重力传感器可以检测各个方向加速度的特性，建立坐标系，其中三轴(x,y,z轴)加速度变化大于提前设定的阈值A来判断手环是否翻转以及心率传感器监测不同时段的心率来达到监测睡眠的目的。首先，我们通过对大量睡眠数据的分析设定一个半小时翻转次数的阈值A，并设定半小时存储一次用户的翻转次数，设定心率阈值H，及五分钟存储下心率，设定5分钟为了降低存储数据功耗和存储空间。其次，我们设定了三个状态即SLEEP状态、WAKEUP状态、TAKEOFF手环。如果连续三组数据中有两组翻转次数都小于我们设定阈值A，心率小于阈值H，即认定用户的状态为SLEEP状态，入睡时间STARTTIME即当前时间减去监测三组数据的时间45分钟；如果一组数据的心率都为0，即认定用户为TAKEOFF手环；如果连续三组数据中有两组数据的翻转次数都大于我们设定的阈值A且心率大于阈值H，即认定用户状态为WAKEUP状态，清醒时间ENDTIME为当前时间减去监测三组数据时间45分钟。最后是剔除误判为WAKEUP状态的干扰。用户正常的睡眠手环会监测到一段数据，这一段数据包括STARTTIME、ENDTIME、入睡到醒来这段时间每隔半小时记录一次的翻转次数和心率。我们还保存不同用户几天睡眠的心率数据，根据几天数据的加权平均计算出一个翻转心率的阈值来判定用户的睡眠情况。通过无线传输手段，方法中的数据可以传输到终端，进行分析。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种睡眠状态监测方法，其特征在于：包括
S1.监测被测人的在固定时间段内的翻转次数和心率；
S2.设定一个翻转次数阈值A，心率阈值H，将所述步骤S1中的得到翻转次数与A做比较，并且将所述步骤S1中的得到心率与H做比较，得到相应的被测人状态；
S3.保存被测人状态和所述步骤S1中的得到翻转次数和心率。
2.根据权利要求1所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤S1中利用重力传感器监测被测人加速度的变化，加速度的变化值大于设定值，被认定为一次翻转。
3.根据权利要求2所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤S1中，建立坐标轴，利用重力传感器监测被测人X轴、Y轴和Z轴方向加速度的变化。
4.根据权利要求1所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤1中的固定时间段为15分钟。
5.根据权利要求1所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤S1中利用心率传感器监测固定时段内的心率。
6.根据权利要求1所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤S2中白天时间，当所述步骤S1中的得到翻转次数大于A，心率大于H，判断为WAKEUP状态，翻转次数小于A，心率小于H，判断为SLEEP状态，心率为0，判断为TAKEOFF状态。
7.根据权利要求5所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤S3中，若处于SLEEP状态，则将SLEEP状态的起始时间保存为STARTTIME；若处于WAKEUP状态或者TAKEOFF状态，则向前寻找上一个翻转次数小于阈值的时间段的结束时间设为ENDTIME。
8.根据权利要求9所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤S3中保存STARTTIME和ENDTIME。
9.根据权利要求7所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：所述步骤S3中保存STARTTIME和ENDTIME之间的时间段内每半个小时内被测人的翻转次数。
10.根据权利要求1所述的睡眠状态监测方法，其特征在于：还包括步骤S4；保存不同用户几天睡眠的心率数据，根据几天数据的加权平均计算出一个心率数据的阈值来判定用户的睡眠情况。
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