[发明专利]睡眠状态检测方法和装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种睡眠状态检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述睡眠状态检测方法包括：

获取当前用户的加速度信号和光电容积脉搏波信号；

对所述加速度信号和光电容积脉搏波信号分别进行特征处理，得到所述加速度信号对应的加速度特征和所述光电容积脉搏波信号对应的光电容积脉搏波特征；

对所述光电容积脉搏波特征进行心率变异性计算，得到心率变异性时域特征和心率变异性频域特征；

对所述心率变异性时域特征和心率变异性频域特征进行呼吸率计算，得到呼吸率特征；

对所述加速度特征、心率变异性时域特征、心率变异性频域特征和呼吸率特征进行分类计算，得到睡眠阶段结果，包括：

通过机器学习分类器对加速度分钟级特征、心率变异性时域特征、心率变异性频域特征和呼吸率特征进行分类计算，得到一分钟的睡眠阶段结果；

其中，所述加速度分钟级特征包括不稳定点数、总差分之和、活动秒数以及连续静止分钟数；

所述不稳定点数为该所述一分钟所有秒级不稳定点数之和；

所述总差分之和为该所述一分钟所有秒级总差分之和的和；

所述活动秒数为加速度秒级特征超出阈值的秒数，所述加速度秒级特征包括秒级不稳定点数、秒级总差分之和以及变化之和，所述秒级不稳定点数为与该一秒所述加速度信号平均值相差超过阈值的点的个数，所述秒级总差分之和为所述一秒内所述加速度信号三轴相邻点的差分的绝对值的和，所述变化之和为所述一秒内所述加速度信号和该所述一秒第一个点的差分绝对值的和；

在所述一分钟所述活动秒数为零的情况下，所述连续静止分钟数加一，反之则归零。

2.如权利要求1所述的睡眠状态检测方法，其特征在于，所述对所述光电容积脉搏波特征进行心率变异性计算，得到心率变异性时域特征和心率变异性频域特征的步骤，包括：

对所述光电容积脉搏波特征进行异常去除处理，得到波峰间隔序列；

对所述波峰间隔序列进行重采样处理，得到心率变异性时域特征和心率变异性频域特征。

3.如权利要求1所述的睡眠状态检测方法，其特征在于，所述对所述心率变异性时域特征和心率变异性频域特征进行呼吸率计算，得到呼吸率特征的步骤，包括：

对所述心率变异性时域特征和心率变异性频域特征进行计算，得到呼吸率；

对所述呼吸率进行中值滤波处理，得到呼吸率特征。

4.如权利要求1所述的睡眠状态检测方法，其特征在于，所述对所述加速度信号和光电容积脉搏波信号分别进行特征处理，得到所述加速度信号对应的加速度特征和所述光电容积脉搏波信号对应的光电容积脉搏波特征的步骤，包括：

对所述加速度信号进行预处理，对预处理后的加速度信号进行特征提取处理，得到加速度特征；

对所述光电容积脉搏波信号进行预处理，对预处理后的光电容积脉搏波信号进行特征提取处理，得到光电容积脉搏波特征。

5.如权利要求1-4任意一项所述的睡眠状态检测方法，其特征在于，所述睡眠状态检测方法还包括：

对所述加速度特征进行时间点计算，得到入睡时间点和起床时间点；

对所述入睡时间点、起床时间点和睡眠阶段结果进行评分计算，得到睡眠质量评分。

6.如权利要求5所述的睡眠状态检测方法，其特征在于，所述对所述加速度特征进行时间点计算，得到入睡时间点和起床时间点的步骤，包括：

获取当前用户的佩戴信息；

对所述加速度特征和佩戴信息进行匹配处理，得到入睡时间点和起床时间点。