[发明专利]一种用于无人看护的睡眠质量分析方法

说明书

本发明公开了一种用于无人看护的睡眠质量分析方法，包括获取动作数据、通过数据融合算法对获取的数据进行融合、采用低通滤波器去噪、对数据进行二值化处理，本发明中睡眠质量分析方法不依赖主观判断，相较于问卷等主观方式其结果更准确；本发明中的输入数据采用自研的非接触式装置获取，一定程度上克服了接触式测量设备的缺陷，且本发明中输入的数据不仅是单一的呼吸率数据，还输入了被监测者的肢体大动作以及肢体小动作数据，输入数据比较丰富，使得最终的分析结果相对更为准确；本发明算法中采用低通滤波器进行去噪，使得算法具备一定的抗噪性。

技术领域

本发明涉及睡眠质量分析领域，具体涉及一种用于无人看护的睡眠质量分析方法。

背景技术

保障人员的生命安全，是一项基础、长期且重要的工作，睡眠对于一个人的身体健康十分重要，长期缺乏高质量睡眠会对人的心情、健康等产生很大的负面影响，现有的睡眠质量分析方法主要有两大类：第一类一般是通过问卷调查等基于个人的主观判断方式，这种方式无法准确的反映出睡眠质量，第二类是采用专业仪器的测量，根据是否与人接触分为接触式测量和非接触式测量。接触式测量包括智能手环、腕带心率计、智能手表、穿戴心率计、智能床垫等产品，这类产品存在受制于仪器和设备所用的电缆、电极等缺陷，使用不便，且被测人员可接触，很容易被破坏或者使用其伤害自己，而非接触式测量不直接接触人体，从一定程度上弥补了接触式监测技术存在的不足。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现存的一些安全隐患，提供一种可实时监测、分析被测人员生命体征，进而分析其睡眠质量的方法。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种用于无人看护的睡眠质量分析方法，包括：

(1)获取1)N条呼吸率数据，2)肢体大动作数据，包括抬手、抬腿、起身，3)肢体小动作数据，包括头动、眼动；

(2)根据数据融合算法将步骤(1)中获取的3维数据进行融合，得到融合后的数据Q；

(3)采用快速傅里叶FFT算法将数据从时域转换到频域，然后采用低通滤波器对频谱进行滤波，过滤掉噪声数据，即监测过程中偶尔出现的干扰信，最后将滤波后的频谱进行反傅里叶变换，得到Q1；

(4)将步骤(3)中去噪后的数据进行二值化处理得到Q2；

(5)统计Q2中连续为1的个数，保存至数组Y，并将Y进行逆序排序得到Yq，同时，在统计连续为1的个数时，标记从0变为1时1对应的数组下标值为开始时间，标记从1变为0的数组下标值即为结束时间，从而记录连续睡眠时间；

(6)提取数组Yq中的前3个数，即最大的3个数，之和得出Yf，然后将Yf除以N，得出深度睡眠时间占比，Yf除以3600得出深度睡眠时长，Yq中前3个数对应的连续睡眠区间为深度睡眠时间；

(7)判断睡眠质量，用绿色的直方图展示被测人员深度睡眠的区间，可直观的观察被测人员深度睡眠时间位于哪个时段。并对步骤(6)中得到的深度睡眠总时长进行分析，若其值在2到3小时内，其睡眠质量比较好；若其值小于2小时，则其睡眠质量不佳；

进一步地，步骤(2)采用公式(1)对输入的3维数据进行数据融合：

其中，Q表示融合后的数据，M_s表示肢体小动作，其值为0～100的浮点数，M_f表示肢体大动作，其值为0～100的浮点数，R表示呼吸率，其值为0或5～30之间的整数。

进一步地，步骤(3)采用傅里叶变换将数据Q从时域转换到频域，其公式见公式(2)：

对于变换后的时域数据F(k)，采用高斯低通滤波进行去噪，过滤掉频域中的高频分量，并保留低频分量，其公式见公式(3)：