CN103750820B - 一种睡眠质量监测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种睡眠质量监测方法及装置，其中方法包括：依次采集用户睡眠时的体动信号；依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。本发明的技术方案能够满足用户对睡眠监测提出的自适应能力强、监测结果可靠性高的需求。

Description

一种睡眠质量监测方法及装置

技术领域　

本发明涉及非接触睡眠体动监测技术领域，特别是涉及一种睡眠质量监测方法及装置。

背景技术　

睡眠质量的好坏对人体身体健康有至关重要的影响，监测睡眠中的一些生理参数不仅可以评估睡眠质量，还可以对某些疾病提供有力的诊断依据，基于此，研究和实现非接触式的睡眠监测方法具有重要意义。

现有的睡眠监测方法的监测过程是：采集被监测者睡眠时的体动信号，每采集一个信号就进行一次硬判决，以判断被监测者当前所处的睡眠等级。由于每采集一个信号就判断一次，而采集到的信号容易受到干扰导致判断失误，这样统计的数据可靠性差；由于传感器与被监测者的距离的远近不同，所引起的传感器灵敏偏差，采用硬判决方式的自适应能力差，无法准确监测被监测者的睡眠情况，因此，现有的睡眠监测方法的抗干扰能力差、自适应能力差、监测结果可靠性低。现有的睡眠监测方法无法满足用户对睡眠监测提出的自适应能力强、监测结果可靠性高的需求。

发明内容　

为了解决上述技术问题，本发明实施例中提供了一种睡眠质量监测方法及装置，以满足用户对睡眠监测提出的自适应能力强、监测结果可靠性高的需求。

本申请实施例公开了如下技术方案：

第一方面本发明实施例提供一种睡眠质量监测方法，所述方法包括：

依次采集用户睡眠时的体动信号；

依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；

依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；

依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

优选的，所述依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量，包括：

当采集时间到达预设时间周期时，依次获取所述预设时间周期内所采集的体动信号；

依次对所获取的体动信号进行求和运算得到每一个时间周期所采集的体动能量。

优选的，所述依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值，包括：

当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

依次对所获取的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

优选的，依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理，包括：

依次计算每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的比值；

根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，所述睡眠时期至少包括：深睡期、浅睡期、中睡期和觉醒期。

优选的，根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，包括：

当所计算的比值小于第一阈值时，确定用户当前处于深睡眠期；

当所计算的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，确定用户当前处于中睡期；

当所计算的比值大于第二阈值且小于第三阈值时，确定用户当前处于浅睡期；

当所计算的比值大于第三阈值时，确定用户当前处于觉醒期；

所述第三阈值大于所述第二阈值且所述第二阈值大于所述第一阈值。

第二方面本发明实施例提供一种睡眠质量监测装置，所述装置包括：

采集单元，用于依次采集用户睡眠时的体动信号；

能量计算单元，用于依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；

阈值计算单元，用于依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；

确定单元，用于依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

优选的，所述能量计算单元，包括：

获取模块，用于当采集时间到达预设时间周期时，依次获取所述预设时间周期内所采集的体动信号；

积分模块，用于依次对所获取的体动信号进行求和运算得到每一个时间周期所采集的体动能量。

优选的，所述阈值计算单元，包括：

提取模块，用于当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

均值模块，用于依次对所获取的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

优选的，所述确定单元，包括：

比值模块，用于依次计算每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的比值；

确定模块，用于根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，所述睡眠时期至少包括：深睡期、浅睡期、中睡期和觉醒期。

优选的，所述确定模块，包括：

第一确定子模块，用于当所计算的比值小于第一阈值时，确定用户当前处于深睡眠期；

第二确定子模块，当所计算的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，确 定用户当前处于中睡期；所述第二阈值大于所述第一阈值；

第三确定子模块，当所计算的比值大于第二阈值且小于第三阈值时，确定用户当前处于浅睡期；所述第三阈值大于所述第二阈值；

第四确定子模块，当所计算的比值大于第三阈值时，确定用户当前处于觉醒期。

本发明实施例的一种睡眠质量监测方法及装置，为了满足用户对睡眠监测提出的自适应能力强、监测结果可靠性高的需求，首先，依次采集用户睡眠时的体动信号，并根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；由于人体局部体动或者外界电波干扰的影响，导致所测量的单个体动信号往往无法体现用户睡眠时的真实状态，若通过某个体动信号去做判断，会出现判断失误的现象，因此，将预设时间周期内的体动能量数据作为后续判断睡眠状态的基准数据，从而避免了通过单个体动信号作判断会出现的判断失误问题。然后，依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。由于用户的睡姿不同、与传感器之间的距离远近都会引起监测灵敏偏差，导致监测结果不可靠，因此，根据用户睡眠时的实际情况，按照预设判断周期对判决阈值进行周期性的调整，使得每个周期的判决阈值都是适应于该周期内的用户睡眠状态的判断，使得判断结果更可靠。

附图说明　

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例睡眠质量监测方法的流程图；

图2是本发明实施例睡眠质量监测装置的结构图。

具体实施方式　

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

参阅图1，示出的本发明实施例睡眠质量监测方法的流程图，所述方法可包括：

步骤101，依次采集用户睡眠时的体动信号。

在实际应用中，可利用多种不同类型的传感器采集用户睡眠时的体动信号，比如：可通过射频传感器采集用户睡眠时的体动信号；射频传感器的工作原理如下：射频传感器的电磁波照射人体后，其反射波中必然加载有人体的生理信息，人体微动与回波幅度、相位等之间具有相关性，而人体生理运动（如心跳、呼吸）会引起人体表面的微动。发射信号与接收信号混频后得到反映了人体睡眠状态时的体动信号。

步骤102，依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量。

由于人处于睡眠状态时，呼吸、心跳等正常生理运动仍旧会引起人体表面的微动，　由于射频传感器的灵敏度比较高，常常会监测到这种微动引起的体动信号，最终可能会造成对睡眠状态的误判；另外，传感器监测到的体动信号以电磁波形式在空气中传播，其容易受到由于外来偶发电波的干扰，最终导致对睡眠状态的误判，为了避免对睡眠状态的误判现象的出现，本步骤以预设时间周期的体动能量为判断睡眠状态的基准数据，避免了体动信号的单独判断所导致的误判现象的出现。

本步骤可通过以下方式实现，优选的，包括：

当采集时间到达预设时间周期时，依次获取所述预设时间周期内所采集的体动信号；

依次对所获取的体动信号进行求和运算得到每一个时间周期所采集的体动能量。

上述求和运算可以是积分运算、加法运算或者卷积运算中任一种运算方法，当然在实际应用中也可以采用其他的求和运算，只要能够计算出时间周 期内的体动能量即可。

步骤103，依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；

由于射频传感器本身的个体间的灵敏度存在一定差异，由于不同睡姿下被监测者与射频传感器之间的距离不同，距离的远近所导致的射频传感器的监测灵敏度偏差大小不同，对于被监测者而言，需要监测到其在睡眠时的真实的体动信号，然后根据该体动信号判断睡眠状态，若采用固定不变的判决阈值，不考虑射频传感器的灵敏度差异的问题，就会导致判断结果的可靠性差，无法真实反映被监测者的真实睡眠情况。基于此种情况，本步骤通过射频传感器所监测到体能信号来周期性的调整判决阈值，使得该判决阈值能够校正被监测者睡姿、距离所引起的灵敏度差异以及射频传感器本身的灵敏度差异，最终可提高判断的准确性。

本步骤可通过以下方式实现，优选的，包括：

当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

依次对所获取的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

步骤104，依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

本步骤可通过以下方式实现，优选的，包括：

依次计算每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的比值；

根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，所述睡眠时期至少包括：深睡期、浅睡期、中睡期和觉醒期。

优选的，根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，可包括：

当所计算的比值小于第一阈值时，确定用户当前处于深睡眠期；当所计算的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，确定用户当前处于中睡期；当所计算的比值大于第二阈值且小于第三阈值时，确定用户当前处于浅睡期；当所计算的比值大于第三阈值时，确定用户当前处于觉醒期；所述第三阈值大 于所述第二阈值且所述第二阈值大于所述第一阈值。

这样处理可根据被监测者在睡眠时的体动信号准确的判断出每一个周期所处的睡眠状态，可根据每个状态的持续时间判断出被监测者此次的睡眠质量的好坏。

本发明实施例睡眠质量监测方法，为了满足用户对睡眠监测提出的自适应能力强、监测结果可靠性高的需求，首先，依次采集用户睡眠时的体动信号，并根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；由于人体局部体动或者外界电波干扰的影响，导致所测量的单个体动信号往往无法体现用户睡眠时的真实状态，若通过某个体动信号去做判断，会出现判断失误的现象，因此，将预设时间周期内的体动能量数据作为后续判断睡眠状态的基准数据，从而避免了通过单个体动信号作判断会出现的判断失误问题。然后，依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。由于用户的睡姿不同、与传感器之间的距离远近都会引起监测灵敏偏差，导致监测结果不可靠，因此，根据用户睡眠时的实际情况，按照预设判断周期对判决阈值进行周期性的调整，使得每个周期的判决阈值都是适应于该周期内的用户睡眠状态的判断，使得判断结果更可靠。

再者，利用本发明实施例睡眠质量监测方法，实现睡眠分期，还可统计各睡眠时期的时长，得出睡眠质量监测报告，为人们调节睡眠获得最佳的睡眠质量提供可靠的依据。

由于在上述步骤计算每个判断周期的判决阈值时，为了提高判决阈值的精确性，需要考虑排除大体动和偶发性外来电波的干扰，基于此原因，本发明实施例还提供了一种优选方案，在上述实施例1的基础上，具体是在步骤103，依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值之前，剔除超出预设幅度的体动能量，然后依据剔除后的体动 能量计算每一个预设判断周期内的判决阈值。

因此，在优选方案中步骤依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值，可包括：

当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

从所提取的体动能量中剔除幅度大于预设幅度的体动能量；

依次对所剔除后的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

利用上述优选方案，能够排除大体动和偶发性外来电波的干扰，以提高判决阈值的计算精度。

为了更清楚地描述本发明睡眠监测方法，下面以具体实现方式为例对其进行更为详细的解释说明。在本实施例中，仅以采样率为100Ｈｚ，预设时间周期为90ｓ，预设判断周期为3600ｓ的参数为例进行解释说明。下面按照步骤Ｓ1－Ｓ2－Ｓ3－Ｓ4的顺序进行描述。

步骤Ｓ1，依次采集用户睡眠时的体动信号；

在本实施例中，可设置变量Ａ用以计采样个数，每采集1个体动信号，变量Ａ增加1。每一个预设时间周期结束时，变量Ａ就进行一次归零。在本实施例中，每0．01ｓ采集1个体动信号，预设时间周期为90ｓ，因此，Ａ值达到时间周期内采集数目最大值9000时，变量Ａ就进行一次归零，当开始下一个时间周期时，变量Ａ从再1开始计数。因此，可通过变量Ａ的数值标识后续计算时间周期内的体动能量的时间，也就是说，每当Ａ数值为9000时，计算一次体动能量。

另外，可设置变量Ｂ用以标识当前所采集的时间周期数目，通过Ｂ值可标识计算判断周期的判决阈值的时间，因此，Ｂ值随着变量Ａ每进行一次归零处理而增加1。变量Ｂ到达每个判断周期内最大时间周期数目时，进行一次归零处理，当开始下一个判断周期时，变量Ｂ再从1开始计数。在本实施例中，由于判断周期为3600ｓ，相当于是40个时间周期，因此，每当Ｂ到达40时计算一次判决阈值，并将Ｂ值进行一次归零处理。

步骤Ｓ2，依次根据预设时间周期90ｓ所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量。

当变量Ａ为9000时，也就是，当采集到9000个体动信号时，正好到达预设时间周期90ｓ，则计算一次体动能量，可通过积分运算，比如：梯形积分运算计算当前90ｓ内所采集的这9000个体动信号的体动能量。这样按照采集顺序和采集时间，每当采集到9000个体动信号就计算一次体动能量，也就是说，每当变量Ａ为9000时，计算一次体动能量，并且将计算得到的每个时间周期的体动能量缓存，为后续的计算判决阈值做好技术准备，同时会后续的睡眠状态判断做好准备。

当然，可以预先设置采样率为其他值，预先设置时间周期也为其他值，那么根据时间周期和采样率就能够计算出采集多少个体动信号计算一次体动能量，在此仅以上述参数为例进行说明。

步骤Ｓ3，依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；

每当变量Ｂ值到达40时，表明当前到达预设判断周期3600ｓ，此时计算一次判决阈值，该判决阈值用于判断这40个时间周期内被监测者的睡眠状态。

比如：按照预设时间周期计算每个时间周期内的体动能量，依次为：周期1对应体动能量Ｎ1，周期2对应体动能量Ｎ2，周期3对应体动能量Ｎ3，依次类推，周期40对应体动能量Ｎ40。当变量Ｂ的数值为40时，即变量Ａ做了40次清零处理时，已经历过了40个时间周期，则此时根据当前判断周期内所计算的40个体动能量，计算当前判断周期所对应的判决阈值，该判决阈值就用于判断被监测者在时间周期1～￣40的睡眠状态。依次类推，每40个时间周期对应一个判决阈值。

当然，可以预先设置判断周期为其他值，预先设置时间周期也为其他值，那么根据时间周期和判断周期就能够计算出当计算出多少个体动能量时计算一次判决阈值，在此仅以上述参数为例进行说明。

步骤Ｓ4，依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的 判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

上述计算得到的每个时间周期的体动能力与所对应的判决阈值进行比值，然后按照比值结果判断此时间周期内用户所处的睡眠时期，当比值小于1．2，判断是深睡期；若比值大于1．2且小于1．4，判断是中睡期；若比值大于1．4且小于1．，6，判断是浅睡期；若比值大于1．6，判断是觉醒期。

利用本发明实施例睡眠监控方法通过周期性的以体动能量为基准数据判断被监测者的睡眠状态，且利用被监测者实际的体动信号计算判决阈值，以满足用户对睡眠监测提出的自适应能力强、监测结果可靠性高的需求，

与上述实施例1相对应的，本发明实施例提供睡眠监测装置，参阅图2，所示出的本发明实施例睡眠监测装置的结构图，该装置可包括：采集单元201、能量计算单元202、阈值计算单元203以及确定单元204，下面结合该装置工作原理进一步介绍其内部结构以及连接关系。

采集单元201，用于依次采集用户睡眠时的体动信号；

能量计算单元202，用于依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；

阈值计算单元203，用于依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；

确定单元204，用于依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

优选的，所述能量计算单元，包括：

获取模块，用于当采集时间到达预设时间周期时，依次获取所述预设时间周期内所采集的体动信号；

积分模块，用于依次对所获取的体动信号进行求和运算得到每一个时间周期所采集的体动能量。

优选的，所述积分模块所采用的求和运算可以是积分运算、加法运算或者卷积运算中任一种运算方法，当然在实际应用中也可以采用其他的求和运算。

优选的，所述阈值计算单元，包括：

提取模块，用于当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

均值模块，用于依次对所获取的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

优选的，所述确定单元，包括：

比值模块，用于依次计算每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的比值；

确定模块，用于根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，所述睡眠时期至少包括：深睡期、浅睡期、中睡期和觉醒期。

优选的，所述确定模块，包括：

第一确定子模块，用于当所计算的比值小于第一阈值时，确定用户当前处于深睡眠期；

第二确定子模块，当所计算的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，确定用户当前处于中睡期；所述第二阈值大于所述第一阈值；

第三确定子模块，当所计算的比值大于第二阈值且小于第三阈值时，确定用户当前处于浅睡期；所述第三阈值大于所述第二阈值；

第四确定子模块，当所计算的比值大于第三阈值时，确定用户当前处于觉醒期。

另外，为了提高阈值计算单元计算的判决阈值的精准度，所述阈值计算单元可包括：

第二提取模块，用于当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

剔除模块，用于从所提取的体动能量中剔除幅度值大于预设幅度的体动能量；

第二均值模块，用于依次对所剔除后的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

优选的，所述第一阈值可设置为1．2，所述第二阈值可设置为1．4，所述第三阈值可设置为1．6。

本发明实施例睡眠质量监测装置，为了满足用户对睡眠监测提出的自适应能力强、监测结果可靠性高的需求，将预设时间周期内的体动能量数据作为后续判断睡眠状态的基准数据，从而避免了通过单个体动信号作判断会出现的判断失误问题。根据用户睡眠时的实际情况，按照预设判断周期对判决阈值进行周期性的调整，使得每个周期的判决阈值都是适应于该周期内的用户睡眠状态的判断，使得判断结果更可靠。

需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统或装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（ＲＡＭ）、内存、只读存储器（ＲＯＭ）、电可编程ＲＯＭ、电可擦除可编程ＲＯＭ、寄存器、硬盘、可移动磁盘、ＣＤ－ＲＯＭ、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种睡眠质量监测方法，其特征在于，包括：

依次采集用户睡眠时的体动信号；

依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；

依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；

依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量，包括：

当采集时间到达预设时间周期时，依次获取所述预设时间周期内所采集的体动信号；

依次对所获取的体动信号进行求和运算得到每一个时间周期所采集的体动能量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值，包括：

当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

依次对所获取的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理，包括：

依次计算每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的比值；

根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，所述睡眠时期至少包括：深睡期、浅睡期、中睡期和觉醒期。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，包括：

当所计算的比值小于第一阈值时，确定用户当前处于深睡眠期；

当所计算的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，确定用户当前处于中睡期；

当所计算的比值大于第二阈值且小于第三阈值时，确定用户当前处于浅睡期；

当所计算的比值大于第三阈值时，确定用户当前处于觉醒期；

所述第三阈值大于所述第二阈值且所述第二阈值大于所述第一阈值。

6.一种睡眠质量监测装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于依次采集用户睡眠时的体动信号；

能量计算单元，用于依次根据预设时间周期内所采集的体动信号，计算每一个时间周期所采集的体动能量；

阈值计算单元，用于依次根据预设判断周期内所计算的体动能量，计算每一个预设判断周期内的判决阈值；所述预设判断周期大于所述预设时间周期；

确定单元，用于依次根据每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的大小关系，对用户睡眠状态进行分期处理。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述能量计算单元，包括：

获取模块，用于当采集时间到达预设时间周期时，依次获取所述预设时间周期内所采集的体动信号；

积分模块，用于依次对所获取的体动信号进行求和运算得到每一个时间周期所采集的体动能量。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述阈值计算单元，包括：

提取模块，用于当采集时间到达预设判断周期时，依次提取所述预设判断周期内所计算的体动能量；

均值模块，用于依次对所获取的体动能量进行均值运算得到每一个预设判断周期内的判断阈值。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：

比值模块，用于依次计算每一个时间周期所采集的体动能量与所对应的预设判断周期的判决阈值之间的比值；

确定模块，用于根据所计算的比值确定用户当前所处的睡眠时期，所述睡眠时期至少包括：深睡期、浅睡期、中睡期和觉醒期。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块，包括：

第一确定子模块，用于当所计算的比值小于第一阈值时，确定用户当前处于深睡眠期；

第二确定子模块，当所计算的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，确定用户当前处于中睡期；所述第二阈值大于所述第一阈值；

第三确定子模块，当所计算的比值大于第二阈值且小于第三阈值时，确定用户当前处于浅睡期；所述第三阈值大于所述第二阈值；

第四确定子模块，当所计算的比值大于第三阈值时，确定用户当前处于觉醒期。