CN103976717A - 一种多维度睡眠质量监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多维度睡眠质量监测方法及系统，通过检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据，将所采集的睡眠动作数据及心率数据进行存储，并将所存储的睡眠动作数据及心率数据传输至移动终端；通过移动终端接收信息采集装置的睡眠动作数据及心率数据，并将所接收的睡眠动作数据及心率数据转发至服务器；通过服务器根据所接收的被监测者的睡眠动作数据及心率数据判断被监测者的睡眠质量。通过结合被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠，实现从多维度去监测被监测者的睡眠质量，使睡眠质量的判断更加准确，从而提供更有针对性的睡眠建议。

Description

一种多维度睡眠质量监测方法及系统

技术领域

本发明涉及睡眠质量监测技术领域，具体涉及一种多维度睡眠质量监测方法及系统。

背景技术

合理、正常的生活方式是确保人体健康的关键因素，是防治多数慢性疾病的有效方法。生活方式一般体现在饮食、活动量和睡眠质量三个方面。正因为睡眠对于身体维持正常的生理功能以及生长发育极为重要，与健康息息相关，故为了监测人们的睡眠质量，市场上出现了各种各样的睡眠监测装置。

市场上的专业的睡眠监测仪器是通过脑电图、眼动电图和下颌的肌电图，综合分析判断得出的睡眠质量。该睡眠监测仪器需要在被监测者的身体上贴上很多电极，被监测者一个人无法独自完成上述操作，并且也无法得到被监测者的自然状态下的睡眠情况，从而很难真实的反映出被监测责的真实睡眠质量。另外，上述设备结构和操作复杂，价格昂贵，无法满足普通用户的需求。

因此，目前市面上应用比较普遍的睡眠监测装置主要有通过监测被监测者动作来判断被监测者睡眠质量的监测装置以及通过监测被监测者心率来判断被监测者睡眠质量的监测装置。上述两种监测装置均可做成穿戴式设备，如腕带式穿戴设备。被监测者只需要在睡觉时在手腕上或脚腕上带上该监测装置即可，穿戴式设备体积小，使用方便，且价格便宜，可普遍应用，且基本上不对被监测者的睡眠造成影响。但上述两种监测装置均从单一维度监测被监测者的睡眠质量。仅根据被监测者睡眠时的动作判断被监测者睡眠质量的方法不够全面和准确，单独通过监测被监测者心率来判断被监测者睡眠质量的方法也不全面，难以真实反映被监测者的睡眠质量。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足和缺陷，提供一种通过睡眠动作数据和心率数据综合判断用户的睡眠质量的睡眠质量监测方法，实现多维度判断睡眠质量，使睡眠质量的判断更加准确。

一种多维度睡眠质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

A检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据；

B根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量，所述睡眠动作数据包括睡眠动作幅度及睡眠动作发生时间，所述心率数据包括心率值及其对应的检测时间。通过结合被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠，实现从多维度去监测被监测者的睡眠质量，使睡眠质量的判断更加准确。

具体地，所述根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量的步骤包括根据所检测的被监测者睡眠期间的心率数据对睡眠期间的睡眠动作时间间隔进行初次睡眠间隔判断的步骤，具体如下：

计算每个睡眠动作时间间隔内所包含的心率值的平均值及每相邻两个心率值的斜率的绝对值；计算每个睡眠动作时间间隔内所有斜率的绝对值之和的平均值得到斜率平均值；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值等于深睡眠心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值小于或等于35，则该睡眠动作时间间隔为深睡眠间隔；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值小于浅睡眠心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值等于50，则该睡眠动作时间间隔为浅睡眠间隔；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值小于觉醒心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值和大于50，则该睡眠动作时间间隔为做梦间隔；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值大于觉醒心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值和大于50，则该睡眠动作时间间隔为觉醒间隔；

否则当前待判定的睡眠动作时间间隔为浅睡眠间隔。

进一步地，所述计算每个睡眠动作时间间隔内所包含的心率值的平均值及每相邻两个心率值的斜率的绝对值的步骤还包括判断每个睡眠动作时间间隔内心率值的个数是否少于四个，若少于四个则循环从该睡眠动作时间间隔的上一睡眠动作时间间隔、下一睡眠动作时间间隔依次查找一个心率值作为该睡眠动作时间间隔的心率值，使该睡眠动作时间间隔的心率值个数不少于4个的步骤。

具体地，在所述根据所检测的被监测者睡眠期间的心率数据对睡眠期间的睡眠动作时间间隔进行初次睡眠间隔判断的步骤之前还包括计算浅睡眠心率值、深睡眠心率值及觉醒心率值的步骤，具体如下：

去掉睡眠期间所检测的心率值中最高的6个心率值和最低的6个心率值，

对剩余的心率值求平均值得到浅睡眠心率值；

从第一个小于浅睡眠心率值的心率值开始，去掉小于浅睡眠心率值的5个心率值，对剩余的心率值求平均值得到深睡眠心率值；

计算第一个大于浅睡眠心率值的心率值到最大心率值往前退5个心率值的区间内的心率值的平均值得到觉醒心率值。

所述根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量的步骤还包括根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据进行再次睡眠间隔判断的步骤，具体如下：

S1根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据判断入睡间隔；

S2在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据判断深睡眠间隔、浅睡眠间隔及做梦间隔；

S3在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据结合S2的判断结果判断觉醒间隔。

具体地，所述S1的过程具体如下：

S11判断第一个睡眠动作时间间隔是否大于等于15分钟，若是则执行S12，否则执行S13；

S12判断初次睡眠间隔判断结果中当前时间间隔是否为觉醒间隔，若是则执行S13，否则执行S14；

S13判断下一睡眠动作时间间隔是否大于等于15分钟，若是则执行S12，否则执行S13；

S14第一次睡眠动作的开始时间到当前时间间隔的开始时间为入睡时间间隔。

具体地，所述S2的具体过程如下：

S20依次判断睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内的各睡眠动作时间间隔是否大于等于25分钟，若是则执行S21，否则执行S22；

S21把△Tn按照25分钟截取成多个小时间间隔，不足25分钟的按一个小时间间隔算，并执行S211；

S211根据初次睡眠间隔判断的结果依次判断各小时间间隔对应的睡眠间隔：

S211.1若初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔为深睡眠间隔，则执行S211.4,否则执行S211.2；

S211.2若初次睡眠间隔判断的结果中当前小时间间隔为做梦间隔，则执行S211.3，否则执行S211.4；

S211.3当前小时间间隔为做梦间隔；

S211.4当前小时间间隔为深睡眠间隔；

S22判断△Tn是否满足条件a、条件b、条件c中的任一条件，若是则执行S220，否则执行S231；

其中，条件a：△T（n-1）为深睡眠间隔；

条件b：上一睡眠动作为小睡眠动作；

条件c：初次睡眠间隔判断的结果中△Tn不是觉醒间隔；

S220判断初次睡眠间隔判断的结果中△Tn是否为非深睡眠间隔，若是则执行S224，否则执行S221；

S221判断△Tn是否大于10分钟，若是则执行S222，否则执行S223；

S222Tstartn至Tstartn+5分钟的间隔为浅睡眠间隔，Tstartn+5分钟至Tstart（n+1）为深睡眠间隔；

S223△Tn为深睡眠间隔；

S224把△Tn按照10分钟截取成多个小时间间隔，不足10分钟的按照一个小时间间隔算，并执行S225；

S225根据初次睡眠间隔判断的结果依次判断△Tn内各小时间间隔对应的睡眠状态：

S225.1判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为浅睡眠间隔，若是则执行S225.2，否则执行S225.3；

S225.2当前小时间间隔为浅睡眠间隔；

S225.3判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为做梦间隔，若是则执行S225.4，否则执行S225.5；

S225.4当前小时间间隔为做梦间隔；

S225.5当前小时间间隔为深睡眠间隔；

S231判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为觉醒间隔，若是则执行S231.1，否则执行S232；

S231.1判断Tstartn和判断出的最后一个入睡间隔的结束时间是否相同，若是则执行S231.11，否则执行S231.12；

S231.11△Tn为入睡间隔；

S231.12把△Tn按照5分钟截取成多个小时间间隔，不足5分钟的按照一个小时间间隔算，并执行S231.13；

S231.13根据初次睡眠间隔判断的结果依次判断各小时间间隔对应的睡眠状态：

S231.13-1判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为浅睡眠间隔，若是则执行S231.13-2，否则执行S231.13-3；

S231.13-2当前小时间间隔为浅睡眠间隔；

S231.13-3判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为做梦间隔，若是则执行S231.13-4，否则执行S231.13-5；

S231.13-4当前小时间间隔为做梦间隔；

S231.13-5当前小时间间隔为深睡眠间隔；

S232判断△Tn是否大于等于10分钟，若是则执行S232.1，否则执行S232.3；

S232.1判断初次睡眠间隔判断结果中△Tn是否做梦间隔，若是则执行S232.2，否则执行S232.3；

S232.2△Tn为做梦间隔;

S232.3△Tn为浅睡眠间隔,

其中,Tstartn为第n次睡眠动作发生时间，Tstart（n+1）为第n+1次睡眠动作发生时间,△Tn为第n次睡眠动作的发生时间和第n+1次睡眠动作发生时间的时间差，n为非零自然数。

具体地，所述S3具体如下：

S31在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内判断临时觉醒间隔；

S32计算各临时觉醒间隔内大睡眠动作的数量、最大睡眠动作、睡眠动作的平均幅度值、小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值；

S33根据当前临时觉醒间隔内大睡眠动作的数量、最大睡眠动作、睡眠动作的平均幅度值、小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值及其上一时间间隔在S2的判断结果判断当前临时觉醒间隔。

具体地，所述S31的具体过程为：

从在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内的第一个睡眠动作时间间隔开始依次进行如下判断：

S311判断△Tn是否小于等于2分钟，若是则执行S312，否则执行S313；

S312Tstartn为临时觉醒区间的开始时间，并针对下一睡眠动作时间间隔执行S311;

S313判断是否已经判断出临时觉醒间隔的开始时间,若是则执行S314,否则针对下一睡眠动作时间间隔执行S311;

S314Tstartn为临时觉醒间隔的结束时间。

具体地，所述S33中对某一临时觉醒间隔的判断具体过程为：

S330判断当前临时觉醒间隔是否满足条件1、条件2中的任一项，若是则执行S331，否则执行S335；

其中，条件1：大睡眠动作的数量大于等于2，且最大睡眠动作为大睡眠动作；

条件2：大动作的数量大于等于2，且睡眠动作的平均幅度值大于等于小睡眠动作的上限幅度值；

S331判断当前临时觉醒间隔的上一时间间隔是否为入睡间隔,若是则执行S334,否则执行S332;

S332若最大睡眠动作的幅度值大于等于中等睡眠动作的上限幅度值或小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值大于等于中等睡眠动作的下限幅度值，且初次睡眠间隔判断结果中当前临时觉醒间隔不是深睡眠间隔也不是浅睡眠间隔，则执行S333，否则执行S335；

S333当前临时觉醒间隔为觉醒间隔；

S334当前临时觉醒间隔为入睡间隔；

S335对当前临时觉醒间隔保留S2中的判断结果。

具体地，所述睡眠质量监测方法还包括根据再次睡眠间隔判断的结果计算被监测者整个睡眠期间内睡眠所占的时间、深睡眠间隔所占的比例，觉醒间隔所占的比例、整个睡眠过程的效率以及睡眠过程中醒来的次数的步骤。

作为优选，所述睡眠质量监测方法还包括检测睡眠过程中的环境温度信息，并对所检测的温度信息进行存储的步骤。

作为优选，所述睡眠质量监测方法还包括根据睡眠所占的时间、深睡眠间隔所占的比例，觉醒间隔所占的比例、整个睡眠过程的效率、睡眠过程中醒来的次数、环境温度的变化及其对应的睡眠间隔变化，输出相应的睡眠建议的步骤。

本发明的另一目的在于提供一种实现上述多维度睡眠质量监测方法的系统。

一种多维度睡眠质量监测系统，其特征在于，包括：

信息采集装置，用于检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据，将所采集的睡眠动作数据及心率数据进行存储，并将所存储的睡眠动作数据及心率数据传输至移动终端；

移动终端，接收信息采集装置的睡眠动作数据及心率数据，并将所接收的睡眠动作数据及心率数据转发至服务器；

服务器，根据所接收的被监测者的睡眠动作数据及心率数据判断被监测者的睡眠质量。通过结合被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠，实现从多维度去监测被监测者的睡眠质量，使睡眠质量的判断更加准确。

作为优选，所述信息采集装置包括：中央控制器以及分别与中央控制器连接的重力传感器、心率传感器、存储模块、第一无线通信模块，

重力传感器,用于检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据，并将睡眠动作数据传输至存储模块；

心率传感器,以一定频率检测被监测者睡眠期间的心率数据，并将心率数据传输至存储模块;

存储模块,用于存储被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据；

第一无线通信模块，将存储模块中的睡眠动作数据及心率数据发送至移动终端；

所述睡眠动作数据包括睡眠动作幅度及睡眠动作发生时间，所述心率数据包括心率值及其对应的检测时间。所述信息采集装置集中了重力传感器、心率传感器及存储模块，装置结构紧凑，方便被监测者使用，同时通过第一无线通信模块进行数据的无线传输节省了数据线的连接，进一步方便被监测者使用。

作为优选，所述第一无线通信模块为蓝牙模块，所述移动终端与信息采集装置通过蓝牙连接。通过蓝牙这种短距离无线通信方式操作简单，且成本低，便于该睡眠监测系统的普及和推广。

作为优选，所述移动终端与服务器通过无线网络连接，通过远程数据传输，实现被监测者的睡眠质量的远程监控。

作为优选，所述信息采集装置为手环，体积小，方便使用，且不影响被监测者正常睡眠，从而不影响睡眠质量监测的准确度。

作为优选，所述移动终端为智能手机，使用方便，且实现成本低，利于该睡眠检测系统的普及和推广。

作为优选，所述服务器为云服务器。

本发明相比现有技术包括以下优点及有益效果：

（1）本发明提供的睡眠质量监测方法，根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量。通过结合被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠，实现从多维度去监测被监测者的睡眠质量，使睡眠质量的判断更加准确。

（2）本发明提供的睡眠检测系统中所述信息采集装置集中了重力传感器、心率传感器及存储模块，装置结构紧凑，方便被监测者使用，同时通过第一无线通信模块进行数据的无线传输节省了数据线的连接，进一步方便被监测者使用。

（3）所述移动终端与信息采集装置通过蓝牙连接，操作简单，且成本低，便于该睡眠监测系统的普及和推广。

（4）所述移动终端与服务器通过无线网络连接，通过远程数据传输，实现被监测者的睡眠质量的远程监控。

（5）所述信息采集装置为手环，体积小，方便使用，且不影响被监测者正常睡眠，从而不影响睡眠质量监测的准确度。

（6）所述移动终端为智能手机，使用方便，且实现成本低，利于该睡眠检测系统的普及和推广。

附图说明

图1为实施例中睡眠质量监测方法的主流程图；

图2为实施例中根据睡眠动作数据和心率数据判断睡眠质量的流程图;

图3为图2中s203的详细流程图；

图4为图3中S1的详细流程图；

图5为图3中S3的详细流程图；

图6为图5中S31的详细流程图;

图7为图5中S33的详细流程图；

图8为实施例中睡眠质量监测系统的结构示意；

图9为实施例中信息采集装置的原理框图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，一种多维度睡眠质量监测方法，包括以下步骤：

s1检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据、心率数据及温度数据，并将所检测的睡眠动作数据、心率数据及温度数据进行相应的存储。所述睡眠动作数据包括睡眠动作幅度及睡眠动作发生时间，所述心率数据包括心率值及其对应的检测时间，所述温度数据包括温度值及其对应的检测时间。所述检测被监测者睡眠期间的心率数据的步骤具体为以一定频率检测被监测者睡眠期间的心率值及其对应的检测时间。

s2根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量。如图2所示,具体过程如下：

s201根据被监测者睡眠期间的心率数据计算浅睡眠心率值、深睡眠心率值及觉醒心率值。具体如下：

去掉睡眠期间所检测的心率值中最高的6个心率值和最低的6个心率值，

对剩余的心率值求平均值得到浅睡眠心率值；

从第一个小于浅睡眠心率值的心率值开始，去掉小于浅睡眠心率值的5个心率值，对剩余的心率值求平均值得到深睡眠心率值；

计算第一个大于浅睡眠心率值的心率值到最大心率值往前退5个心率值的区间内的心率值的平均值得到觉醒心率值。

s202根据所检测的被监测者睡眠期间的心率数据对睡眠期间的睡眠动作时间间隔进行初次睡眠间隔判断。对其中一个睡眠动作时间间隔的初次睡眠间隔判断过程具体如下：

s202-1判断当前待判定的睡眠动作时间间隔内心率值的个数是否少于四个，若少于四个则循环从该睡眠动作时间间隔的上一睡眠动作时间间隔、下一睡眠动作时间间隔依次查找一个心率值作为该睡眠动作时间间隔的心率值，使该睡眠动作时间间隔的心率值个数不少于4个。

s202-2计算当前待判定的睡眠动作时间间隔内所包含的心率值的平均值及每相邻两个心率值的斜率的绝对值。

s202-3计算当前待判定的睡眠动作时间间隔内所有斜率的绝对值之和的平均值得到斜率平均值。

s202-4若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值等于深睡眠心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值小于或等于35，则该睡眠动作时间间隔为深睡眠间隔。

s202-5若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值小于浅睡眠心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值等于50，则该睡眠动作时间间隔为浅睡眠间隔。

s202-6若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值小于觉醒心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值和大于50，则该睡眠动作时间间隔为做梦间隔。

s202-7若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值大于觉醒心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值和大于50，则该睡眠动作时间间隔为觉醒间隔。

s202-8否则当前待判定的睡眠动作时间间隔为浅睡眠间隔。

所述每相邻两个心率值的斜率的计算具体以心率值的检测时间为横坐标,以心率值为纵坐标确定该心率值的坐标点P（检测时间t，心率值h），再根据斜率计算公式计算每相邻两个心率值的斜率。

s203根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据进行再次睡眠间隔判断。如图3所示，具体如下：

S1根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据判断入睡间隔；

S2在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据判断深睡眠间隔、浅睡眠间隔及做梦间隔；

S3在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据结合S2的判断结果判断觉醒间隔。

如图4所示，所述S1的过程具体如下：

S11判断第一个睡眠动作时间间隔是否大于等于15分钟，若是则执行S12，否则执行S13；

S12判断初次睡眠间隔判断结果中当前时间间隔是否为觉醒间隔，若是则执行S13，否则执行S14；

S13判断下一睡眠动作时间间隔是否大于等于15分钟，若是则执行S12，否则执行S13；

S14第一次睡眠动作的开始时间到当前时间间隔的开始时间为入睡时间间隔。

具体地，所述S2的具体过程如下：

S20依次判断睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内的各睡眠动作时间间隔是否大于等于25分钟，若是则执行S21，否则执行S22；

S21把△Tn按照25分钟截取成多个小时间间隔，不足25分钟的按一个小时间间隔算，并执行S211；

S211根据初次睡眠间隔判断的结果依次判断各小时间间隔对应的睡眠间隔：

S211.1若初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔为深睡眠间隔，则执行S211.4,否则执行S211.2；

S211.2若初次睡眠间隔判断的结果中当前小时间间隔为做梦间隔，则执行S211.3，否则执行S211.4；

S211.3当前小时间间隔为做梦间隔；

S211.4当前小时间间隔为深睡眠间隔；

S22判断△Tn是否满足条件a、条件b、条件c中的任一条件，若是则执行S220，否则执行S231；

其中，条件a：△T（n-1）为深睡眠间隔；

条件b：上一睡眠动作为小睡眠动作；

条件c：初次睡眠间隔判断的结果中△Tn不是觉醒间隔；

S220判断初次睡眠间隔判断的结果中△Tn是否为非深睡眠间隔，若是则执行S224，否则执行S221；

S221判断△Tn是否大于10分钟，若是则执行S222，否则执行S223；

S222Tstartn至Tstartn+5分钟的间隔为浅睡眠间隔，Tstartn+5分钟至Tstart（n+1）为深睡眠间隔；

S223△Tn为深睡眠间隔；

S224把△Tn按照10分钟截取成多个小时间间隔，不足10分钟的按照一个小时间间隔算，并执行S225；

S225根据初次睡眠间隔判断的结果依次判断△Tn内各小时间间隔对应的睡眠状态：

S225.1判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为浅睡眠间隔，若是则执行S225.2，否则执行S225.3；

S225.2当前小时间间隔为浅睡眠间隔；

S225.3判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为做梦间隔，若是则执行S225.4，否则执行S225.5；

S225.4当前小时间间隔为做梦间隔；

S225.5当前小时间间隔为深睡眠间隔；

S231判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为觉醒间隔，若是则执行S231.1，否则执行S232；

S231.1判断Tstartn和判断出的最后一个入睡间隔的结束时间是否相同，若是则执行S231.11，否则执行S231.12；

S231.11△Tn为入睡间隔；

S231.12把△Tn按照5分钟截取成多个小时间间隔，不足5分钟的按照一个小时间间隔算，并执行S231.13；

S231.13根据初次睡眠间隔判断的结果依次判断各小时间间隔对应的睡眠状态：

S231.13-1判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为浅睡眠间隔，若是则执行S231.13-2，否则执行S231.13-3；

S231.13-2当前小时间间隔为浅睡眠间隔；

S231.13-3判断初次睡眠间隔判断结果中当前小时间间隔是否为做梦间隔，若是则执行S231.13-4，否则执行S231.13-5；

S231.13-4当前小时间间隔为做梦间隔；

S231.13-5当前小时间间隔为深睡眠间隔；

S232判断△Tn是否大于等于10分钟，若是则执行S232.1，否则执行S232.3；

S232.1判断初次睡眠间隔判断结果中△Tn是否做梦间隔，若是则执行S232.2，否则执行S232.3；

S232.2△Tn为做梦间隔;

S232.3△Tn为浅睡眠间隔,

其中,Tstartn为第n次睡眠动作发生时间，Tstart（n+1）为第n+1次睡眠动作发生时间,△Tn为第n次睡眠动作的发生时间和第n+1次睡眠动作发生时间的时间差，n为非零自然数。

如图5所示，所述S3具体如下：

S31在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内判断临时觉醒间隔。如图6所示，所述S31的具体过程为：

从在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内的第一个睡眠动作时间间隔开始依次进行如下判断：

S311判断△Tn是否小于等于2分钟，若是则执行S312，否则执行S313；

S312Tstartn为临时觉醒区间的开始时间，并针对下一睡眠动作时间间隔执行S311;

S313判断是否已经判断出临时觉醒间隔的开始时间,若是则执行S314,否则针对下一睡眠动作时间间隔执行S311;

S314Tstartn为临时觉醒间隔的结束时间。

S32计算各临时觉醒间隔内大睡眠动作的数量、最大睡眠动作、睡眠动作的平均幅度值、小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值。

S33根据当前临时觉醒间隔内大睡眠动作的数量、最大睡眠动作、睡眠动作的平均幅度值、小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值及其上一时间间隔在S2的判断结果判断当前临时觉醒间隔。

如图7所示，所述S33中对某一临时觉醒间隔的判断具体过程为：

S330判断当前临时觉醒间隔是否满足条件1、条件2中的任一项，若是则执行S331，否则执行S335；

其中，条件1：大睡眠动作的数量大于等于2，且最大睡眠动作为大睡眠动作；

条件2：大睡眠动作的数量大于等于2，且睡眠动作的平均幅度值大于等于小睡眠动作的上限幅度值；

S331判断当前临时觉醒间隔的上一时间间隔是否为入睡间隔,若是则执行S334,否则执行S332;

S332若最大睡眠动作的幅度值大于等于中等睡眠动作的上限幅度值或小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值大于等于中等睡眠动作的下限幅度值，且初次睡眠间隔判断结果中当前临时觉醒间隔不是深睡眠间隔也不是浅睡眠间隔，则执行S333，否则执行S335。

S333当前临时觉醒间隔为觉醒间隔。

S334当前临时觉醒间隔为入睡间隔。

S335对当前临时觉醒间隔保留S2中的判断结果。

在本实施例中，幅度值大于等于30000的睡眠动作为大睡眠动作；幅度值小于等于10000的睡眠动作为小睡眠动作；幅度值大于10000，且小于30000的睡眠动作为中等睡眠动作。

s204根据再次睡眠间隔判断的结果计算被监测者整个睡眠期间内睡眠所占的时间、深睡眠间隔所占的比例，觉醒间隔所占的比例、整个睡眠过程的效率以及睡眠过程中醒来的次数。

s205根据被监测者整个睡眠期间内睡眠所占的时间、深睡眠间隔所占的比例，觉醒间隔所占的比例、整个睡眠过程的效率、睡眠过程中醒来的次数、环境温度的变化及其对应的睡眠间隔变化，输出相应的睡眠建议。如对于环境温度较低或较高，且对应睡眠间隔为觉醒间隔的问题，输出适当调整环境温度的建议。

如图8所示，一种实现上述多维度睡眠质量监测方法的系统，包括：

信息采集装置，用于检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据，将所采集的睡眠动作数据及心率数据进行存储，并将所存储的睡眠动作数据及心率数据传输至移动终端；

移动终端，接收信息采集装置的睡眠动作数据及心率数据，并将所接收的睡眠动作数据及心率数据转发至服务器；

服务器，根据所接收的被监测者的睡眠动作数据及心率数据判断被监测者的睡眠质量。

如图9所示，所述信息采集装置包括：中央控制器以及分别与中央控制器连接的重力传感器、心率传感器、温度传感器、存储模块、第一无线通信模块，其中，

重力传感器,用于检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据，并将睡眠动作数据传输至存储模块；

心率传感器,以一定频率检测被监测者睡眠期间的心率数据，并将心率数据传输至存储模块;

温度传感器，用于检测被监测者睡眠期间的温度信息；

存储模块,用于存储被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据；

第一无线通信模块，将存储模块中的睡眠动作数据及心率数据发送至移动终端；

所述睡眠动作数据包括睡眠动作幅度及睡眠动作发生时间，所述心率数据包括心率值及其对应的检测时间，所述温度信息包括温度值及其对应的检测时间。

所述温度传感器为ADT75BRMZ温度传感器。

所述重力传感器为LIS331DLH三轴重力加速度传感器。被监测者在睡眠期间发生睡眠动作时，重力传感器感应到三轴重力加速度的变化，并计算出三轴重力加速度的变化值，当变化值超过预设值时则产生一中断到中央控制器，中央控制器检测到中断产生时读取当重力传感器当前的三轴数值，分别记为Gx1,Gy1,Gz1，因为睡眠动作过程中不断产生中断，因而一个睡眠动作中各中断对应的重力传感器的三轴数值为Gx2,Gy2,Gz2，……，通过公式 $\mathrm{Sn}=\sqrt{{(\mathrm{Gxn}-\mathrm{Gx}(n-1))}^2+{(\mathrm{Gyn}-\mathrm{Gy}(n-1))}^2+{(\mathrm{Gzn}-\mathrm{Gz}(n-1))}^2}$ 计算一个睡眠动作中每相邻两个中断对应的位移依次为S1、S2、S3、S4，……Sn。当重力传感器超过2秒没有产生中断，则该睡眠动作结束，该睡眠动作产生的总位移S==S1+S2+S3+S4……Sn，并将该睡眠动作产生的总位移S及该睡眠动作发生的时间存储到存储模块中。

所述存储模块为EEPROM。所述第一无线通信模块为蓝牙模块，所述移动终端与信息采集装置通过蓝牙4.0连接。所述信息采集装置为手环结构，被监测者使用时佩戴在手腕上。手环检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据、心率数据及温度数据，并进行存储。所述睡眠期间的开始时间及结束时间通过移动终端设置，移动终端将所设置的睡眠开始时间和睡眠结束时间通过蓝牙方式发送至手环，进行存储。当到达睡眠开始时间时手环进入睡眠工作模式，开始进行相关信息的检测；当到达睡眠结束时间时手环进入睡眠结束模式，停止检测相关的信息。

睡眠期间结束后，手环将所采集的睡眠动作数据、心率数据及温度数据通过蓝牙方式传输至移动终端，移动终端通过无线网络将所接收的睡眠动作数据、心率数据及温度数据转发至服务器中。

服务器根据接收的睡眠动作数据、心率数据及温度数据判断被监测者睡眠期间的睡眠质量，并根据睡眠质量下发相应的睡眠建议到移动终端，移动终端将所接收的睡眠建议进行输出显示。在本实施例中，所述移动终端为智能手机。所述服务器为云服务器。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种多维度睡眠质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

A检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据；

B根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量，所述睡眠动作数据包括睡眠动作幅度及睡眠动作发生时间，所述心率数据包括心率值及其对应的检测时间。

2.根据权利要求1所述的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量的步骤包括根据所检测的被监测者睡眠期间的心率数据对睡眠期间的睡眠动作时间间隔进行初次睡眠间隔判断的步骤，具体如下：

计算每个睡眠动作时间间隔内所包含的心率值的平均值及每相邻两个心率值的斜率的绝对值；计算每个睡眠动作时间间隔内所有斜率的绝对值之和的平均值得到斜率平均值；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值等于深睡眠心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值小于或等于35，则该睡眠动作时间间隔为深睡眠间隔；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值小于浅睡眠心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值等于50，则该睡眠动作时间间隔为浅睡眠间隔；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值小于觉醒心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值和大于50，则该睡眠动作时间间隔为做梦间隔；

若当前待判定的睡眠动作时间间隔内的心率值的平均值大于觉醒心率值，且该睡眠动作时间间隔内心率值的斜率平均值和大于50，则该睡眠动作时间间隔为觉醒间隔；

否则当前待判定的睡眠动作时间间隔为浅睡眠间隔。

3.根据权利要求2所述的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述根据被监测者睡眠期间的睡眠动作数据和心率数据判断被监测者的睡眠质量的步骤还包括根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据进行再次睡眠间隔判断的步骤，具体如下：

S1根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据判断入睡间隔；

S2在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据判断深睡眠间隔、浅睡眠间隔及做梦间隔；

S3在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内根据初次睡眠间隔判断的结果、睡眠动作数据及心率数据结合S2的判断结果判断觉醒间隔。

4.根据权利要求3所述的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述S1的过程具体如下：

S11判断第一个睡眠动作时间间隔是否大于等于15分钟，若是则执行S12，否则执行S13；

S12判断初次睡眠间隔判断结果中当前时间间隔是否为觉醒间隔，若是则执行S13，否则执行S14；

S13判断下一睡眠动作时间间隔是否大于等于15分钟，若是则执行S12，否则执行S13；

S14第一次睡眠动作的开始时间到当前时间间隔的开始时间为入睡时间间隔;所述S3具体如下：

S31在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内判断临时觉醒间隔；

S32计算各临时觉醒间隔内大睡眠动作的数量、最大睡眠动作、睡眠动作的平均幅度值、小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值；

S33根据当前临时觉醒间隔内大睡眠动作的数量、最大睡眠动作、睡眠动作的平均幅度值、小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值及其上一时间间隔在S2的判断结果判断当前临时觉醒间隔。

5.根据权利要求4所述的睡眠质量监测方法，其特征在于，所述S31的具体过程为：

从在睡眠期间除去S1中获得的入睡间隔后剩余的区间内的第一个睡眠动作时间间隔开始依次进行如下判断：

S311判断△Tn是否小于等于2分钟，若是则执行S312，否则执行S313；

S312Tstartn为临时觉醒区间的开始时间，并针对下一睡眠动作时间间隔执行S311;

S313判断是否已经判断出临时觉醒间隔的开始时间,若是则执行S314,否则针对下一睡眠动作时间间隔执行S311;

S314Tstartn为临时觉醒间隔的结束时间;

所述S33中对某一临时觉醒间隔的判断具体过程为：

S330判断当前临时觉醒间隔是否满足条件1、条件2中的任一项，若是则执行S331，否则执行S335；

其中，条件1：大睡眠动作的数量大于等于2，且最大睡眠动作为大睡眠动作；

条件2：大睡眠动作的数量大于等于2，且睡眠动作的平均幅度值大于等于小睡眠动作的上限幅度值；

S331判断当前临时觉醒间隔的上一时间间隔是否为入睡间隔,若是则执行S334,否则执行S332;

S332若最大睡眠动作的幅度值大于等于中等睡眠动作的上限幅度值或小睡眠动作和中等睡眠动作的平均幅度值大于等于中等睡眠动作的下限幅度值，且初次睡眠间隔判断结果中当前临时觉醒间隔不是深睡眠间隔也不是浅睡眠间隔，则执行S333，否则执行S335；

S333当前临时觉醒间隔为觉醒间隔；

S334当前临时觉醒间隔为入睡间隔；

S335对当前临时觉醒间隔保留S2中的判断结果,其中，Tstartn为第n次睡眠动作发生的时间，△Tn为第n次睡眠动作的发生时间和第n+1次睡眠动作发生时间的时间差，n为非零自然数。

6.根据权利要求5所述的睡眠质量监测方法，其特征在于：还包括根据再次睡眠间隔判断的结果计算被监测者整个睡眠期间内睡眠所占的时间、深睡眠间隔所占的比例，觉醒间隔所占的比例、整个睡眠过程的效率以及睡眠过程中醒来的次数的步骤。

7.根据权利要求2至6任一项所述的睡眠质量监测方法，其特征在于：所述计算每个睡眠动作时间间隔内所包含的心率值的平均值及每相邻两个心率值的斜率的绝对值的步骤还包括判断每个睡眠动作时间间隔内心率值的个数是否少于四个，若少于四个则循环从该睡眠动作时间间隔的上一睡眠动作时间间隔、下一睡眠动作时间间隔依次查找一个心率值作为该睡眠动作时间间隔的心率值，使该睡眠动作时间间隔的心率值个数不少于4个的步骤;在所述根据所检测的被监测者睡眠期间的心率数据对睡眠期间的睡眠动作时间间隔进行初次睡眠间隔判断的步骤之前还包括计算浅睡眠心率值、深睡眠心率值及觉醒心率值的步骤，具体如下：

去掉睡眠期间所检测的心率值中最高的6个心率值和最低的6个心率值，

对剩余的心率值求平均值得到浅睡眠心率值；

从第一个小于浅睡眠心率值的心率值开始，去掉小于浅睡眠心率值的5个心率值，对剩余的心率值求平均值得到深睡眠心率值；

计算第一个大于浅睡眠心率值的心率值到最大心率值往前退5个心率值的区间内的心率值的平均值得到觉醒心率值。

8.根据权利要求7所述的睡眠质量监测方法，其特征在于：所述睡眠质量监测方法还包括检测睡眠过程中的环境温度信息，并对所检测的温度信息进行存储的步骤，以及根据被监测者整个睡眠期间内睡眠所占的时间、深睡眠间隔所占的比例，觉醒间隔所占的比例、整个睡眠过程的效率、睡眠过程中醒来的次数、环境温度的变化及其对应的睡眠间隔变化，输出相应的睡眠建议的步骤。

9.一种实现上述多维度睡眠质量监测方法的系统，其特征在于，包括：

信息采集装置，用于检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据，将所采集的睡眠动作数据及心率数据进行存储，并将所存储的睡眠动作数据及心率数据传输至移动终端；

移动终端，接收信息采集装置的睡眠动作数据及心率数据，并将所接收的睡眠动作数据及心率数据转发至服务器；

服务器，根据所接收的被监测者的睡眠动作数据及心率数据判断被监测者的睡眠质量。

10.根据权利要求9所述的睡眠质量监测系统，其特征在于，所述信息采集装置包括：中央控制器以及分别与中央控制器连接的重力传感器、心率传感器、存储模块、第一无线通信模块，

重力传感器,用于检测被监测者睡眠期间的睡眠动作数据，并将睡眠动作数据传输至存储模块；

心率传感器,以一定频率检测被监测者睡眠期间的心率数据，并将心率数据传输至存储模块;

存储模块,用于存储被监测者睡眠期间的睡眠动作数据及心率数据；

第一无线通信模块，将存储模块中的睡眠动作数据及心率数据发送至移动终端；

所述睡眠动作数据包括睡眠动作幅度及睡眠动作发生时间，所述心率数据包括心率值及其对应的检测时间。