[发明专利]基于局部变换的睡眠趋稳性量化及调节方法、系统和装置

权利要求书

1.一种基于局部分解的睡眠趋稳性量化及调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

对用户睡眠过程生理状态进行采集监测处理、特征分析和时相识别，得到睡眠深度特征曲线和睡眠分期曲线；

对所述睡眠深度特征曲线进行局部均值分解，得到PF分量信号集，剔除局部畸形分量并识别趋势分量，提取睡眠趋势特征曲线；

根据所述睡眠分期曲线、所述睡眠深度特征曲线和所述睡眠趋势特征曲线，计算提取睡眠趋势性指数、时相趋势相关系数和时相趋势分布特征，生成睡眠趋势性量化报告，建立并更新用户个性化睡眠趋势性数据库；

根据所述用户个性化睡眠趋势性数据库，对用户睡眠行为进行动态预测，提取个性时相场景睡眠调节策略并对用户睡眠过程进行干预调节和效果评估，生成用户睡眠趋势性调节报告；

所述根据所述睡眠分期曲线、所述睡眠深度特征曲线和所述睡眠趋势特征曲线，计算提取睡眠趋势性指数、时相趋势相关系数和时相趋势分布特征，生成睡眠趋势性量化报告，建立并更新用户个性化睡眠趋势性数据库的具体步骤还包括：

根据所述睡眠深度特征曲线和所述睡眠趋势特征曲线，计算得到所述睡眠趋势性指数；

根据所述睡眠分期曲线和所述睡眠趋势特征曲线进行相关性计算，得到所述时相趋势相关系数；

基于所述睡眠分期曲线，对所述睡眠趋势特征曲线进行时相分布统计，得到所述时相趋势分布特征；

所述睡眠趋势性指数的计算方法具体为：

1)获取所述睡眠深度特征曲线和所述睡眠趋势特征曲线；

2)分别对所述睡眠深度特征曲线和所述睡眠趋势特征曲线进行取平方，得到睡眠深度特征平方曲线和睡眠趋势特征平方曲线；

3)计算所述睡眠深度特征平方曲线和所述睡眠趋势特征平方曲线的样本点比值，得到睡眠趋势性曲线；

4)求取所述睡眠趋势性曲线的平均值，得到睡眠趋势性特征值；

5)计算所述睡眠趋势性特征值、局部均值分解方法对应的预设方法修正系数、与用户生物状态信息相关的预设用户个性修正系数的乘积，生成所述睡眠趋势性指数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于,所述对用户睡眠过程生理状态进行采集处理和特征分析，得到睡眠深度特征曲线和睡眠分期曲线的具体步骤还包括：

对用户睡眠过程生理状态进行采集监测和信号处理，得到用户睡眠生理状态时帧数据；

对所述用户睡眠生理状态时帧数据进行特征分析和特征融合，得到所述睡眠深度特征曲线；

对所述用户睡眠生理状态时帧数据进行时相识别和睡眠分期，得到所述睡眠分期曲线。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述信号处理至少包括AD数模转换、重采样、重参考、降噪、去伪迹、工频陷波、低通滤波、高通滤波、带阻滤波、带通滤波、矫正处理和时帧分割；其中，所述矫正处理具体为对信号中的包含伪迹或失真的信号数据片段进行信号矫正、信号预测和平滑处理，所述时帧分割是指根据信号采样率，以预设时间窗口长度和预设时间平移步长对目标信号数据进行连续滑动分割。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述用户睡眠生理状态时帧数据至少包括脑中枢状态数据、自主神经状态数据中的任一项；其中，所述脑中枢状态数据至少包括脑电图信号、脑磁图信号、血氧水平依赖信号中的任一项，所述自主神经状态数据至少包括血氧水平依赖信号、心电信号、脉搏信号、呼吸信号、血氧信号、体温信号和皮肤电信号的任一项。

5.如权利要求2或4所述的方法，其特征在于：所述特征分析至少包括数值分析、包络分析、时频分析、熵分析、分形分析和复杂度分析。

6.如权利要求2或4所述的方法，其特征在于：所述特征融合是指从所述特征分析得到的目标特征集中，选择预设特征数量的目标特征并进行加权计算，生成所述睡眠深度特征曲线。