[发明专利]一种基于智能穿戴设备的睡眠监测方法

说明书

本发明公开了一种基于智能穿戴设备的睡眠监测方法包括以下步骤；实时采集人体的心率、加速度信息；通过实时心率构建时间维度的心率曲线，得到静息心率；通过人体实时心率计算人体实时呼吸率；通过实时呼吸率构建时间维度的呼吸率曲线，得到静息呼吸率；通过实时比对人体实时心率和静息心率、实时比对人体实时呼吸率和静息呼吸率，以及人体加速度信息，确定人体睡眠状态。本发明可以准确的估计人体的睡眠状态。

技术领域

本发明涉及智能穿戴领域，具体涉及一种基于智能穿戴设备的睡眠监测方法。

背景技术

在目前的智能穿戴设备中，监测睡眠的方法普遍是利用加速度传感器，计算手腕的活动，进而通过腕动来估计睡眠区间，以及深睡浅睡。

在目前的大部分智能穿戴软件中，算法利用加速度计监测腕动，以此估计睡眠区间以及深睡浅睡时间。主要缺点有不能有效的估计当前睡眠状态，比如深睡，浅睡，快速眼动等。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的就是提供一种基于智能穿戴设备的睡眠监测方法，可以准确的估计人体的睡眠状态。

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的：

一种基于智能穿戴设备的睡眠监测方法，包括以下步骤；

实时采集人体的心率、加速度信息；

通过实时心率构建时间维度的心率曲线，得到静息心率；

通过人体实时心率计算人体实时呼吸率；通过实时呼吸率构建时间维度的呼吸率曲线，得到静息呼吸率；

通过实时比对人体实时心率和静息心率、实时比对人体实时呼吸率和静息呼吸率，以及人体加速度信息，确定人体睡眠状态。

进一步地，所述心率信息为PPG信息。

进一步地，采用小波变换对PPG信息进行分解，呼吸波动信息，将呼吸波动信息通过快速傅里叶变换频率估计方法得到呼吸率。

进一步地，实时采集的人体信息还包括血氧饱和度信息，通过实时血氧饱和度构建时间维度的血氧保护曲线，得到静息血氧饱和度；

还通过实时比对人体实时血氧饱和度和静息血氧饱和度，确定人体睡眠状态。

进一步地，人体处于入眠状态时，如果血样浓度低于静息血样浓度给定百分比值，判定人体处于浅睡状态。

进一步地，血氧饱和度信息通过分别采用波长为600～800nm以及800～1000nm的红光照射得到的PPG信息。

进一步地，实时采集的人体信息还包括EGC信息；

还通过EGC信息，确定人体睡眠状态。

进一步地，EGC信息超出给定的信息范围，判定人体处于非正常状态。

进一步地，实时采集的人体信息还包括血压信息；

还通过实时血压信息，确定人体睡眠状态。

进一步地，实时加速度在给定的时间内均小于给定值，实时心率和实时呼吸率分别低于静息心率和静息呼吸率，则判定人体处于入睡状态；

入睡后，实时心率和实时呼吸率的波动范围小于给定值，则判定人体处于深睡状态；

入睡后，实时心率的波动范围大于给定值，但是小于静息心率，同时实时血压的波动范围大于给定值，实时呼吸率高于深睡状态时的呼吸率，则判定人体处于快速眼动状态；

加速度的数值在给定的时间内出现大于给定值，同时实时呼吸率大于静息呼吸率，血压超过给定数值，则人体处于清醒状态。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：