CN106580297A - 一种基于睡眠带的翻身监测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种基于睡眠带的翻身监测装置，其包括有：压力传感器，设于睡眠带上，所述压力传感器用于实时感应人体位移信息并产生电信号；滤波模块，连接于压力传感器的输出端，所述滤波模块用于滤除压力传感器输出端的干扰信号；放大模块，连接于滤波模块的输出端，所述放大模块用于对滤波模块处理后的信号进行放大；中央处理单元，连接于放大模块的输出端，所述放大模块的输出信号传输至中央处理单元的AD转换接口，所述中央处理单元用于对放大模块的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。本发明监测效率高、准确性好、算法简单、易于实现、成本低廉。

Description

一种基于睡眠带的翻身监测装置及方法

技术领域

本发明涉及睡眠状态监测设备，尤其涉及一种基于睡眠带的翻身监测装置及方法。

背景技术

随着生活节奏的加快，越来越多的人承受着更大的工作压力和精神压力，从而产生很多健康问题，其中睡眠障碍尤为突出，据世界卫生组织对29个国家或地区的25916名病人调查得出，27％的人有睡眠问题，而我国睡眠障碍患者约占人群总数的30％以上。患有睡眠障碍不仅严重影响人的身体健康，还会造成工作效率和工作质量下降。。睡眠质量与身体健康存在着直接关系。睡眠质量的好坏直接影响到心脑血管疾病等其它疾病的，心脑血管疾病40％的发病率是在晚上。在新生儿发育的最初几个月期间，健康的睡眠是至关重要的。因此，已经提出了允许父母或其他护理者监测婴儿、幼儿和新生儿睡眠的装置。

睡眠时翻身和上下床频率以及睡眠时间是睡眠质量的两项重要指标，对两者进行监测具有重要的健康指导意义。而现有技术中，有些方案细分了睡眠时大幅度翻身和细微运动的区别。例如，在运动数据中的能量总量被计算。如果总量超过第一阈值，则大幅度运动存在时，如果总量超过第二阈值但不超过第一阈值，则细微运动存在。如果能量的总量低于第二阈值，则细微运动和大幅度运动都不存在。但是该阈值的选定还是会影响最终的判别结果。某些智能睡眠监测健康床垫，能通过睡眠监测振动传感带便可以通过内置的振动传感器来识别、监测胸腔的振动，来采集到包括呼吸率、翻身、离床等数据在内的睡眠信息，但是这些传感器必须是结合床垫使用，提高了成本，而且用户的可选择性很少。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种监测效率高、准确性好、算法简单、易于实现、成本低廉的基于睡眠带的翻身监测装置及方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种基于睡眠带的翻身监测装置，其包括有：压力传感器，设于睡眠带上，所述压力传感器用于实时感应人体位移信息并产生电信号；滤波模块，连接于压力传感器的输出端，所述滤波模块用于滤除压力传感器输出端的干扰信号；放大模块，连接于滤波模块的输出端，所述放大模块用于对滤波模块处理后的信号进行放大；中央处理单元，连接于放大模块的输出端，所述放大模块的输出信号传输至中央处理单元的AD转换接口，所述中央处理单元用于对放大模块的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。

优选地，所述翻身动作信息包括有翻身起始数据和翻身结束数据。

优选地，所述压力传感器为压电薄膜式压力传感器。

优选地，所述中央处理单元包括单片机及其外围电路。

优选地，还包括有显示模块，所述显示模块连接于中央处理单元，所述显示模块用于执行中央处理单元的控制指令而显示数据。

一种基于睡眠带的翻身监测方法，该方法基于一翻身监测装置实现，所述翻身监测装置包括有依次连接的压力传感器、滤波模块、放大模块、中央处理单元和显示模块，所述压力传感器设于睡眠带上，所述翻身监测方法包括如下步骤：步骤S1，所述压力传感器实时感应人体位移信息并产生电信号；步骤S2，所述滤波模块滤除压力传感器输出端的干扰信号；步骤S3，所述放大模块对滤波模块处理后的信号进行放大，并将放大后的信号传输至中央处理单元的AD转换接口；步骤S4，中央处理单元对放大模块的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。

优选地，所述步骤S4中，所述翻身动作信息包括有翻身起始数据和翻身结束数据。

优选地，所述步骤S4中，所述中央处理单元判断在时间段Ts内，若所述压力传感器反馈的数据超过门限值，则认定为翻身起始。

优选地，所述步骤S4中，所述中央处理单元判断在时间段Ts内，若所述压力传感器反馈的数据未超过门限值，则认定为翻身结束。

优选地，所述步骤S4中，所述中央处理单元设定压力传感器采集的数据分辨率为Ns位，采样频率为Fs，压力传感器采集的数据为Ds，门限值为OVmax，判断翻身动作的运算步骤为：步骤S40，先判断Ts时间内每个采样点是否溢出：步骤S41，对Ts时间内溢出的采集点进行汇总，求出总的溢出点个数：步骤S42，若F(Ds)＞OVmax，则判断出人体当前动作为翻身动作，若F(Ds)≤OVmax，则判断出人体当前无翻身动作。

本发明公开的基于睡眠带的翻身监测装置中，所述压力传感器实时感应人体位移信息并产生电信号，之后由滤波模块滤除压力传感器输出端的干扰信号，再由放大模块对滤波模块处理后的信号进行放大，并将放大后的信号传输至中央处理单元的AD转换接口，由中央处理单元对放大模块的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。相比现有技术而言，本发明可以将睡眠带用于监测睡眠时的翻身检测，作为睡眠质量的一个评估指标，该方法计算简单、高效。同时，本发明无需对数据进行处理和预处理，大大简化了运算处理过程，在此基础上，本发明还可以结合用户睡眠过程中的翻身检测和其他指标，有助于综合评价睡眠质量。

附图说明

图1为本发明翻身监测装置的组成框图。

图2为本发明翻身监测方法的流程图。

图3为睡眠过程中人体位移数据的波形图。

图4为翻身开始时人体位移数据的波形图。

图5为翻身结束时人体位移数据的波形图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的描述。

本发明公开了一种基于睡眠带的翻身监测装置，如图1所示，其包括有：

压力传感器1，设于睡眠带上，所述压力传感器1用于实时感应人体位移信息并产生电信号；

滤波模块2，连接于压力传感器1的输出端，所述滤波模块2用于滤除压力传感器1输出端的干扰信号；

放大模块3，连接于滤波模块2的输出端，所述放大模块3用于对滤波模块2处理后的信号进行放大；

中央处理单元4，连接于放大模块3的输出端，所述放大模块3的输出信号传输至中央处理单元4的AD转换接口，所述中央处理单元4用于对放大模块3的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元4判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。

上述翻身监测装置中，所述压力传感器1实时感应人体位移信息并产生电信号，之后由滤波模块2滤除压力传感器1输出端的干扰信号，再由放大模块3对滤波模块2处理后的信号进行放大，并将放大后的信号传输至中央处理单元4的AD转换接口，由中央处理单元4对放大模块3的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元4判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。相比现有技术而言，本发明可以将睡眠带用于监测睡眠时的翻身检测，作为睡眠质量的一个评估指标，该方法计算简单、高效。同时，本发明无需对数据进行处理和预处理，大大简化了运算处理过程，在此基础上，本发明还可以结合用户睡眠过程中的翻身检测和其他指标，有助于综合评价睡眠质量。

作为一种优选方式，所述翻身动作信息包括有翻身起始数据和翻身结束数据。

关于硬件结构，本发明睡眠带监测产品放置在床上，可以放置在床单下面。压力传感器放置在一个长条形的柔性带状结构内，传感器通过引线接到处理和放大部分的电路板上。当人卧床休息的时候躺着压力传感器上面的空间。进一步地，所述压力传感器1为压电薄膜式压力传感器。所述中央处理单元4包括单片机及其外围电路。

为了便于显示数据，本实施例还包括有显示模块5，所述显示模块5连接于中央处理单元4，所述显示模块5用于执行中央处理单元4的控制指令而显示数据。

实际应用中，睡眠监测通过压力传感器采集人体睡眠时由于呼吸、心脏跳动产生的身体位移信息。由于呼吸和心跳是有规律的运动，可以通过采集到的信号进行分析运算得到呼吸率和心率。睡眠监测装置中，压力传感器采集身体位移信息产生一个微弱的电信号，电信号在电路板经过滤波处理，滤除工频干扰和高频噪声信号，然后到放大滤波器进行信号放大。放大之后的信号进入到处理模块的A/D转换器由模拟信号转换到数字信号，处理模块对转换后的数字信号进行分析运算，得出用户睡眠时的状态信息，包括是否卧床、翻身、心率和呼吸率等。

在上述装置的基础上，本发明还公开了一种基于睡眠带的翻身监测方法，结合图1和图2所示，该方法基于一翻身监测装置实现，所述翻身监测装置包括有依次连接的压力传感器1、滤波模块2、放大模块3、中央处理单元4和显示模块5，所述压力传感器1设于睡眠带上，所述翻身监测方法包括如下步骤：

步骤S1，所述压力传感器1实时感应人体位移信息并产生电信号；

步骤S2，所述滤波模块2滤除压力传感器1输出端的干扰信号；

步骤S3，所述放大模块3对滤波模块2处理后的信号进行放大，并将放大后的信号传输至中央处理单元4的AD转换接口；

步骤S4，中央处理单元4对放大模块3的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元4判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。

作为一种优选方式，所述步骤S4中，所述翻身动作信息包括有翻身起始数据和翻身结束数据。

关于翻身起始和结束的判断过程，所述步骤S4中，所述中央处理单元4判断在时间段Ts内，若所述压力传感器1反馈的数据超过门限值，则认定为翻身起始。所述步骤S4中，所述中央处理单元4判断在时间段Ts内，若所述压力传感器1反馈的数据未超过门限值，则认定为翻身结束。

在此基础上，所述步骤S4中，所述中央处理单元4设定压力传感器1采集的数据分辨率为Ns位，采样频率为Fs，压力传感器1采集的数据为Ds，门限值为OVmax，判断翻身动作的运算步骤为：

步骤S40，先判断Ts时间内每个采样点是否溢出：

步骤S41，对Ts时间内溢出的采集点进行汇总，求出总的溢出点个数：

步骤S42，若F(Ds)＞OVmax，则判断出人体当前动作为翻身动作，若F(Ds)≤OVmax，则判断出人体当前无翻身动作。

上述翻身监测方法的具体过程可参考如下实施例：

由于翻身是要进行实时监测的，所以计算翻身时只对最新的Ts时间段内的计算为准，如Ts＝2秒。如果溢出数据的点数超过预设值，则认为翻身开始。假设采集的数据分辨率为Ns位，采样频率为Fs，则数据Ds大小范围为0～2^Ns，正常睡眠情况下数据都在DND～DNU之间，均值为AND～ANU。翻身时数据将会产生溢出至最大值2^Ns。根据翻身时采集数据的变化特征，制定如下规则作为翻身的判定条件：对最新采集的Ts时间段的数据进行判断，如果出现溢出的数据点的个数超过了一个门限OVmax，则判断为一个翻身动作。首先判断Ts时间内每个采样点是否溢出，然后对Ts时间内溢出的采集点进行汇总，求出总的溢出点的个数：如果F(Ds)>OVmax，则判断为一个翻身动作；如果F(Ds)>OVmax不成立，则不是一个翻身动作。翻身开始后，直到最新的数据正常，即最新的Ts秒钟数据无溢出，则表明一次翻身结束。正常情况下，数据如图3所示，数据大小基本在DND～DNU之间。

翻身过程中，请参照图4，最新采集Ts时间内数据，出现了数据溢出，异常的点数超过了门限值OVmax，所以开始进行翻身动作，该时刻作为翻身的起始时刻。

翻身结束后，请参照图5，从翻身动作开始，直到最新的Ts时间内数据无异常，则作为一次翻身动作的结束时间。

本发明公开的基于睡眠带的翻身监测装置及方法，其能够将睡眠时翻身的翻动频率作为睡眠质量的指标之一，同时，本发明运算简便，无需进行过多的数据处理和预处理过程。

以上所述只是本发明较佳的实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的技术范围内所做的修改、等同替换或者改进等，均应包含在本发明所保护的范围内。

Claims (10)

1.一种基于睡眠带的翻身监测装置，其特征在于，包括有：

压力传感器(1)，设于睡眠带上，所述压力传感器(1)用于实时感应人体位移信息并产生电信号；

滤波模块(2)，连接于压力传感器(1)的输出端，所述滤波模块(2)用于滤除压力传感器(1)输出端的干扰信号；

放大模块(3)，连接于滤波模块(2)的输出端，所述放大模块(3)用于对滤波模块(2)处理后的信号进行放大；

中央处理单元(4)，连接于放大模块(3)的输出端，所述放大模块(3)的输出信号传输至中央处理单元(4)的AD转换接口，所述中央处理单元(4)用于对放大模块(3)的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元(4)判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。

2.如权利要求1所述的基于睡眠带的翻身监测装置，其特征在于，所述翻身动作信息包括有翻身起始数据和翻身结束数据。

3.如权利要求1所述的基于睡眠带的翻身监测装置，其特征在于，所述压力传感器(1)为压电薄膜式压力传感器。

4.如权利要求1所述的基于睡眠带的翻身监测装置，其特征在于，所述中央处理单元(4)包括单片机及其外围电路。

5.如权利要求1所述的基于睡眠带的翻身监测装置，其特征在于，还包括有显示模块(5)，所述显示模块(5)连接于中央处理单元(4)，所述显示模块(5)用于执行中央处理单元(4)的控制指令而显示数据。

6.一种基于睡眠带的翻身监测方法，其特征在于，该方法基于一翻身监测装置实现，所述翻身监测装置包括有依次连接的压力传感器(1)、滤波模块(2)、放大模块(3)、中央处理单元(4)和显示模块(5)，所述压力传感器(1)设于睡眠带上，所述翻身监测方法包括如下步骤：

步骤S1，所述压力传感器(1)实时感应人体位移信息并产生电信号；

步骤S2，所述滤波模块(2)滤除压力传感器(1)输出端的干扰信号；

步骤S3，所述放大模块(3)对滤波模块(2)处理后的信号进行放大，并将放大后的信号传输至中央处理单元(4)的AD转换接口；

步骤S4，中央处理单元(4)对放大模块(3)的输出数据进行处理，并且当该输出数据超出门限值时，所述中央处理单元(4)判断出翻身动作，并保存翻身动作信息。

7.如权利要求6所述的基于睡眠带的翻身监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述翻身动作信息包括有翻身起始数据和翻身结束数据。

8.如权利要求7所述的基于睡眠带的翻身监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述中央处理单元(4)判断在时间段Ts内，若所述压力传感器(1)反馈的数据超过门限值，则认定为翻身起始。

9.如权利要求8所述的基于睡眠带的翻身监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述中央处理单元(4)判断在时间段Ts内，若所述压力传感器(1)反馈的数据未超过门限值，则认定为翻身结束。

10.如权利要求9所述的基于睡眠带的翻身监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述中央处理单元(4)设定压力传感器(1)采集的数据分辨率为Ns位，采样频率为Fs，压力传感器(1)采集的数据为Ds，门限值为OVmax，判断翻身动作的运算步骤为：

步骤S40，先判断Ts时间内每个采样点是否溢出：

$f\left(Ds\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& \begin{array}{cc}if& \left(\right(Ds-2^{Ns})==0)\end{array}\\ 0& else\end{array}\right.;$

步骤S41，对Ts时间内溢出的采集点进行汇总，求出总的溢出点个数：

$F\left(Ds\right)=\underset{Ts}{\Σ}f\left(Ds\right);$

步骤S42，若F(Ds)＞OVmax，则判断出人体当前动作为翻身动作，若F(Ds)≤OVmax，则判断出人体当前无翻身动作。