[发明专利]一种呼吸正异常识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种呼吸正异常识别方法及装置，属于睡眠监控技术领域，目的在于克服现有睡眠异常检测较为不便的缺陷。压力传感器获取原始振动数据，并传递给处理器；原始振动数据加入定长信号队列，以得到在离床结果；若判断在床状态，对信号队列中连续若干个信号值进行判断，以得到体动状态结果；若判断为平静状态，则对原始振动数据进行分析处理以获得睡眠状态参数，将睡眠状态参数与标准呼吸参数进行比对，以得到呼吸正异常判断结果。通过床垫上的压力传感器获取呼吸信息，并通过呼吸包络信息判断呼吸是否异常，准确性较高，抗干扰性强，且无需随身佩戴检测设备，不会对被监测对象行动造成限制，具有较好的被监测对象体验。

技术领域

本发明属于睡眠监控技术领域，涉及一种呼吸正异常识别方法。

背景技术

睡眠时间占据人类寿命的三分之一，睡眠的质量对人体健康的影响十分巨大。人在睡眠状态下，中枢神经，身体各器官，心血管系统，呼吸节律等变化直接反应人体的健康程度。有效且准确的监测和记录睡眠状态对人体健康状态具有实际意义。监测睡眠状态下的异常呼吸状态，能及时发现人体健康问题，快速进行干预，从而提高睡眠质量和健康水平。

目前常用的睡眠异常呼吸监测方法有声音检测、气流检测、血氧检测等。

声音检测由于使用环境的各种噪音情况，检测准确度不高，而且收音设备需要外置在接近被监测对象的位置，方向性和抗干扰性较差。

气流检测和血氧检测的准确度较高，但是由于需要被监测对象贴身佩戴相应设备，对被监测对象行动造成不便，影响被监测对象体验。

发明内容

本发明针对现有技术存在的问题提出一种呼吸正异常识别方法，目的在于克服现有睡眠异常检测较为不便的缺陷。

本发明是这样实现的：

一种呼吸正异常识别方法，基于床垫、压力传感器和处理器，压力传感器置于距离床头40-60cm处，且和肺的位置对应，其特征在于，识别方法包括以下步骤：

压力传感器获取原始振动数据，并将原始振动数据传递给处理器；

原始振动数据加入定长信号队列，通过滑动数据窗口对信号队列进行分段计算，以得到在离床结果；

若判断在床状态，对信号队列中连续若干个信号值进行判断，以得到体动状态结果；

若判断为平静状态，则对原始振动数据进行分析处理以获得睡眠状态参数，将睡眠状态参数与标准呼吸参数进行比对，以得到呼吸正异常判断结果。

当滑动数据窗口对信号队列进行分段计算得到窗口信号队列的最大值及最小值与信号基值的差值小于等于0.05时，判断为离床状态，否则判断为在床状态。

当信号队列中连续若干个信号值相等，且大于3或者小于0.5时，判断为体动状态，否则判断为平静状态。

通过压力传感器获取呼吸压力模拟信号，通过AD转换器将呼吸压力模拟信号转换成原始振动数据S1(h)；

对原始振动数据S1(h)进行分析处理包括以下步骤：

对原始振动数据S1(h)进行带通滤波处理得到数字信号集S2(h)；通过逐次逼近法获取数字信号集S2(h)中多个最大值和最小值，将相邻的两个最小值或最大值标记为一个包含M个数据的呼吸包络，标记出N个呼吸包络。

原始振动数据S1(h)通过以下公式进行带通滤波处理得到数字信号集S2(h)：

S2(h)＝[0.54-0.46cos(2πh/H)]*S1(h)，0≤h≤H。