CN107367927B - 一种智能电击闹钟的实现方法 - Google Patents

一种智能电击闹钟的实现方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种智能电击闹钟实现方法,包括:(1)获取用户基本信息,根据云端数据统计信息给出建议电击强度和频率,或者用户根据自身状况设置初始电击强度和频率。(2)用户进入睡眠状态,根据用户设定唤醒时间计算睡眠时长,并自适应选择在此睡眠时长下的工作模式。利用初始电击强度监测用户睡眠状态,根据电击后振动传感器测得的用户振动参数修改下次测量时的电击强度,并记录振动次数和电击强度信息。(3)在用户预设闹钟时间前进行自适应电击强度增强,以确保用户在预定时刻保持清醒。本发明利用电击唤醒用户,既不会对自身造成任何损伤,还不会对周围人造成干扰,同时还能检测用户睡眠质量,自适应改变电击强度唤醒用户。

Description

一种智能电击闹钟的实现方法
技术领域
本发明涉及的是电击唤醒方法,具体的说涉及一种智能电击闹钟实现方法。
背景技术
传统的闹钟采用铃声模式和振动模式,在唤醒自己的同时也会影响周围人的睡眠质量。为了刺激嗜睡者,电击闹钟产品应运而生,方法笨拙简单,无法体现出电击闹钟的优势,反而对唤醒者在一定程度上造成了心理压力。为了突出电击闹钟在智能化闹钟的地位,本发明采用云端数据处理和多模式选择方法监测用户的睡眠质量,针对不同用户的睡眠状态自动或手动调整电击模式和参数,以适应不同身体状况的用户,使得用户安稳唤醒。
在电击闹钟方面,文献《一种电子手表》(CN 203025490 U)采用了电击模式去唤醒用户,以实现无声音、无振动,却只能手动去调电击频率,电击强度只划分了男女,却无法选择其他强度,无法针对不同状况下的用户,与本发明内容有明显的差别;在智能闹钟方面,文献《一种基于手环与智能闹钟监测睡眠状况的方法及装置》(CN 106200366 A)提出了一种利用手环测量孩子睡眠时的温度信息,在测量温度与设定温度差异较大时,通过闹钟提醒用户,与本发明利用电击方式测量不同;文献《一种智能闹钟自适应控制唤醒方法及睡眠监测系统》(CN 106681123 A)根据使用者睡眠状态进行跟踪调整闹钟音量,确保了用户在预设的唤醒时刻舒缓地转入清醒状态,与本发明利用电击模式不同,处理方法也有所差异。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点和不足,提供一种智能电击闹钟实现方法。
本发明可以通过以下措施达到:
一种智能电击闹钟实现方法,其特征在于所述智能电击闹钟设有:
手环模块,手环用于绑定电击闹钟;
闹钟模块,包括电子显示屏和中央处理器,电子显示屏用于显示当前时间,工作模式选择,振动次数,电击强度和频率,中央处理器负责协调各模块,数据处理,数据保存;
无线通信模块,用于接收用户信息,发送测量数据;
电源模块,采用可充电锂电池,内部包含过充保护,过放保护,过温保护,恒流充电,恒压充电,保证电流和电压在合理的工作范围,并且不会因电击影响闹钟的正常工作;
电极模块,电极模块与人体直接接触,采用金属薄片粘贴;
振动传感器模块,用于测量人体的振动次数,以用来监测用户睡眠质量;
所述智能电击闹钟实现方法包括以下步骤:
步骤1:获取基本信息。获取用户的基本信息,包括:姓名、性别、年龄、国家、所在地等,根据云端数据统计的信息给出适合用户需求的电击频率和强度等信息,用户可根据自身状况对给出的电击频率和强度进行预设,并对预唤醒时间进行设置,信息可由电脑或者手机上传;
步骤2:睡眠状态监测。用户在进行睡眠过程中,每隔一段时间以低电击强度电击用户,此时间可被设置,若是长时睡眠,建议采用时间为30分钟;若为短时睡眠,建议采用时间为10分钟。电击强度采用引起人体有感觉的最小电流,此电流称为感知电流,感知电流的大小通过云端数据处理获取,成年男子的平均感知电流约为1.1mA,成年女子的平均感知电流约为0.7mA。对于深度睡眠的用户,在低电击强度下是没有任何反应的;对于轻度睡眠的用户,在低电击强度下可能会被唤醒。为了判断用户是否被唤醒,采用振动传感器去统计电击后1分钟的振动次数,将此数据保存传到云端服务器上,然后清零。考虑到对电击较为敏感的用户,可降低电击强度,增加监测过程中电击时间间隔,若判断为3次浅睡眠被唤醒时,自动取消监测过程;
步骤3:自适应唤醒。用户睡眠时间即将到预设时间时,即在预设时间前10分钟时,每隔2分钟以电击强度不断增强,频率不断降低的电击去唤醒用户,同时监测用户振动次数,电击强度以及频率根据用户的振动次数做相应调整,直至振动次数判断为已被唤醒或者闹钟关闭。
本发明所述步骤1具体为:
步骤1-1:用户信息可以通过手机或者电脑与本发明装置绑定,利用无线网络进行数据传输,并将数据上传到云端进行数据处理;
步骤1-2:用户信息包括:姓名、性别、年龄、国家、所在地,此类信息通过与云端数据库信息进行匹配,给出电击强度和频率的参考范围,便于安全使用本发明装置。据统计,成年男子的电击强度范围为0.5mA~4mA,成年女子的电击强度范围为0.4mA~3.6mA,频率采用20000Hz~50000Hz的交流电,在此电击强度和电击频率范围电击对人体的影响极小,可保证安全使用;
步骤1-3:工作模式选择:除了本发明电击工作模式,还配置了常规的铃声和振动工作模式,以适应不同应用需求的用户。
本发明所述步骤2具体为:
步骤2-1:预设定唤醒时间以及电击强度和频率信息,根据预设定时间自适应设置采样时间间隔,具体设置准则如下:
其中,Δt表示采样时间间隔,Tsleep表示预设定睡眠时长。睡眠时长大于2个小时定为长时睡眠,睡眠时长小于2个小时定为短时睡眠;
步骤2-2:采样时间时的默认电击强度为0.5mA,频率为30000Hz,电击时长1ms,参数可人为设置,在此电击条件下进行睡眠质量的监测;若用户处于深度睡眠状态,用户不会对电击作出任何反应;若用户处于浅睡眠状态,用户可能会作出部分反应,为了监测睡眠状态,采用振动传感器去采集电击后1分钟内的振动次数,通过振动次数信息判断用户的睡眠质量和睡眠状态,判断准则如下:
每一次睡眠状态的判断:
其中,Pi表示第i次监测时用户的睡眠状态,Pi=0表示用户处于深度睡眠状态,Pi=1表示用户处于浅睡眠状态,Si表示第i次监测时用户的振动次数,N表示采样总次数,可以表示为符号表示向下取整符号;
为了防止用户在监测过程中总被唤醒,若第i次监测判断为浅睡眠,则采用如下指数函数关系式降低电击强度,若第i次监测判断为深度睡眠,则采用前一次的电击强度,第i+1次监测时的电击强度为:
其中,Ai表示第i次监测时的电击强度,σ表示电击谐调因子,在本发明中常取σ=1/20;
步骤2-3:为了判断用户的睡眠质量,本发明引进方差来衡量睡眠的稳定性,可以表示为
其中,var表示方差,Qi=(Pi·Si)/Ai表示第i次监测的相对振动次数,表示相对振动次数的均值,若var值较小,说明用户睡眠过程较为稳定;若var值较大,说明用户睡眠过程不稳定,若用户一直处于深度睡眠状态,则var=0,但是var值并不能完整地评价睡眠质量的好坏,有可能用户一直处在浅睡眠状态,振动次数都比较大,因此还需要引入偏差,偏差bias可以表示为:
偏差越大,表明用户被唤醒的程度以及次数较大;偏差越小,表明用户被唤醒的程度以及次数较小,若用户一直处于深度睡眠状态,则bias=0;
因偏差和方差都能用来表明睡眠质量问题,故引入误差error表明用户总体的睡眠质量,误差可以表示为
error=var+bias
误差越大,表明用户的睡眠质量越差,误差越小,表明用户的睡眠质量越好,若用户一直处于深度睡眠状态,则error=0;
步骤2-4:若在睡眠过程中,3次被判断为浅睡眠状态时,则自动取消监测过程。最后将测量数据传输到云端,利用数据处理给出睡眠质量报告发送至用户端,流程如图2所示。
本发明所述步骤3具体为:
步骤3-1:用户睡眠时间即将到预设时间时,即在预设时间前10分钟时,每隔2分钟以电击强度不断增强,频率不断降低的电击去唤醒用户;
步骤3-2:电击强度的增长系数λi由每次监测的结果获得,增长系数λi可以表示为:
其中,Si表示第i次监测的振动次数,t表示电击时刻与预设前10分钟时刻的差值,单位为分钟,T=10分钟,
步骤3-3:第i+1次电击的电击强度和电击频率可以表示为:
其中,Ai表示第i次电击的电击强度,Fi表示第i次电击的电击频率;
步骤3-4:以上述过程不断改变电击参数,直至唤醒用户,记录唤醒时刻与预设定时刻的差值,并将此结果与电击强度、电击频率、振动次数上传到云端进行数据处理。
本发明所述智能闹钟通过电击监测不同年龄段、不同性别、不同地域等人群的反应状况,通过云端数据处理建立数据库信息,调整电击强度和频率等信息以满足绝大部分用户的使用需求,保证电击时不会对身体造成任何损伤,同时不会对周围其他用户产生干扰。
附图说明
图1本发明的实现方法流程图。
图2睡眠状态监测具体流程示意图。
图3自适应唤醒具体流程示意图。
图4本发明的各模块组成框图。
具体实施方式
下面结合附图举例对本发明做更详细地描述:
结合图1和图4,一种智能电击闹钟实现方法和装置,包括一种智能电击闹钟实现自适应唤醒用户的方法和智能电击闹钟装置。其实现具体过程如下:
步骤1、获取用户基本信息,根据用户状况给出电击强度和频率的建议范围;
步骤2、睡眠状态监测,监测用户睡眠过程中的睡眠质量,上传给云端进行数据处理;
步骤3、自适应唤醒用户,根据用户对唤醒电击的反应自适应改变电击强度和频率,使用户在预设时间能够清醒。
进一步的,所述步骤1具体为:
1)用户信息可以通过手机或者电脑与本发明装置绑定,利用无线网络进行数据传输,并将数据上传到云端进行数据处理;
2)用户信息包括:姓名、性别、年龄、国家、所在地等,此类信息通过与云端数据库信息进行匹配,给出电击强度和频率的参考范围,便于安全使用本发明装置。据统计,成年男子的电击强度范围为0.5mA~4mA,成年女子的电击强度范围为0.4mA~3.6mA,频率采用20000Hz~50000Hz的交流电,在此电击强度和电击频率范围电击对人体的影响极小,可保证安全使用;
3)工作模式选择:除了本发明电击工作模式,还配置了常规的铃声和振动工作模式,以适应不同应用需求的用户。
进一步的,所述步骤2具体为:
1)预设定唤醒时间以及电击强度和频率信息,根据预设定时间自适应设置采样时间间隔,具体设置准则如下:
其中,Δt表示采样时间间隔,Tsleep表示预设定睡眠时长。睡眠时长大于2个小时定为长时睡眠,睡眠时长小于2个小时定为短时睡眠。
2)采样时间时的默认电击强度为0.5mA,频率为30000Hz,电击时长1ms,参数可人为设置,在此电击条件下进行睡眠质量的监测。若用户处于深度睡眠状态,用户不会对电击作出任何反应;若用户处于浅睡眠状态,用户可能会作出部分反应。为了监测睡眠状态,采用振动传感器去采集电击后1分钟内的振动次数,通过振动次数信息判断用户的睡眠质量和睡眠状态,判断准则如下:
每一次睡眠状态的判断:
其中,Pi表示第i次监测时用户的睡眠状态,Pi=0表示用户处于深度睡眠状态,Pi=1表示用户处于浅睡眠状态,Si表示第i次监测时用户的振动次数,N表示采样总次数,可以表示为符号表示向下取整符号。
为了防止用户在监测过程中总被唤醒,若第i次监测判断为浅睡眠,则采用如下指数函数关系式降低电击强度,若第i次监测判断为深度睡眠,则采用前一次的电击强度,第i+1次监测时的电击强度为:
其中,Ai表示第i次监测时的电击强度,σ表示电击谐调因子,在本发明中常取σ=1/20。
3)为了判断用户的睡眠质量,本发明引进方差来衡量睡眠的稳定性,可以表示为
其中,var表示方差,Qi=(Pi·Si)/Ai表示第i次监测的相对振动次数,表示相对振动次数的均值。若var值较小,说明用户睡眠过程较为稳定;若var值较大,说明用户睡眠过程不稳定,若用户一直处于深度睡眠状态,则var=0。但是var值并不能完整地评价睡眠质量的好坏,有可能用户一直处在浅睡眠状态,振动次数都比较大。因此还需要引入偏差,偏差bias可以表示为:
偏差越大,表明用户被唤醒的程度以及次数较大;偏差越小,表明用户被唤醒的程度以及次数较小,若用户一直处于深度睡眠状态,则bias=0。
因偏差和方差都能用来表明睡眠质量问题,故引入误差error表明用户总体的睡眠质量,误差可以表示为
error=var+bias
误差越大,表明用户的睡眠质量越差,误差越小,表明用户的睡眠质量越好,若用户一直处于深度睡眠状态,则error=0。
4)若在睡眠过程中,3次被判断为浅睡眠状态时,则自动取消监测过程。最后将测量数据传输到云端,利用数据处理给出睡眠质量报告发送至用户端,流程如图2所示。
进一步的,所述步骤3具体为:
1)用户睡眠时间即将到预设时间时,即在预设时间前10分钟时,每隔2分钟以电击强度不断增强,频率不断降低的电击去唤醒用户。
2)电击强度的增长系数λi由每次监测的结果获得,增长系数λi可以表示为:
其中,Si表示第i次监测的振动次数,t表示电击时刻与预设前10分钟时刻的差值,单位为分钟,T=10分钟。
3)第i+1次电击的电击强度和电击频率可以表示为:
其中,Ai表示第i次电击的电击强度,Fi表示第i次电击的电击频率。
4)以上述过程不断改变电击参数,直至唤醒用户,记录唤醒时刻与预设定时刻的差值,并将此结果与电击强度、电击频率、振动次数上传到云端进行数据处理。
本发明中所述智能电击闹钟的各模块组成如下:
手环模块,手环用于绑定电击闹钟。
闹钟模块,包含电子显示屏,中央处理器。电子显示屏可用于显示当前时间,工作模式选择,振动次数,电击强度和频率。中央处理器负责协调各模块,数据处理,数据保存等。
无线通信模块,无线通信单元接收用户信息,发送测量数据。
电源模块,采用可充电锂电池,内部包含过充保护,过放保护,过温保护,恒流充电,恒压充电,保证电流和电压在合理的工作范围,并且不会因电击影响闹钟的正常工作。
电极模块,电极模块与人体直接接触,采用金属薄片粘贴。
振动传感器模块,用于测量人体的振动次数,以用来监测用户睡眠质量。
本发明所述智能闹钟通过电击监测不同年龄段、不同性别、不同地域等人群的反应状况,通过云端数据处理建立数据库信息,调整电击强度和频率等信息以满足绝大部分用户的使用需求,保证电击时不会对身体造成任何损伤,同时不会对周围其他用户产生干扰。

Claims (3)

1.一种智能电击闹钟实现方法,其特征在于所述智能电击闹钟设有:
手环模块,手环用于绑定电击闹钟;
闹钟模块,包括电子显示屏和中央处理器,电子显示屏用于显示当前时间,工作模式选择,振动次数,电击强度和频率,中央处理器负责协调各模块,数据处理,数据保存;
无线通信模块,用于接收用户信息,发送测量数据;
电源模块,采用可充电锂电池,内部包含过充保护,过放保护,过温保护,恒流充电,恒压充电,保证电流和电压在合理的工作范围,并且不会因电击影响闹钟的正常工作;
电极模块,电极模块与人体直接接触,采用金属薄片粘贴;
振动传感器模块,用于测量人体的振动次数,以用来监测用户睡眠质量;
所述智能电击闹钟实现方法包括以下步骤:
步骤1:获取基本信息,获取用户的基本信息,包括:姓名、性别、年龄、国家、所在地,根据云端数据统计的信息给出适合用户需求的电击频率和强度信息,用户可根据自身状况对给出的电击频率和强度进行预设,并对预唤醒时间进行设置,信息可由电脑或者手机上传;
步骤2:睡眠状态监测,用户在进行睡眠过程中,每隔一段时间以低电击强度电击用户,此时间可被设置,若是长时睡眠,采用时间为30分钟;若为短时睡眠,采用时间为10分钟,电击强度采用引起人体有感觉的最小电流,此电流称为感知电流,感知电流的大小通过云端数据处理获取,成年男子的平均感知电流为1.1mA,成年女子的平均感知电流为0.7mA,对于深度睡眠的用户,在低电击强度下是没有任何反应的;对于轻度睡眠的用户,在低电击强度下可能会被唤醒;为了判断用户是否被唤醒,采用振动传感器去统计电击后1分钟的振动次数,将此数据保存传到云端服务器上,然后清零;考虑到对电击较为敏感的用户,可降低电击强度,增加监测过程中电击时间间隔,若判断为3次浅睡眠被唤醒时,自动取消监测过程;
步骤3:自适应唤醒,用户睡眠时间即将到预设时间时,即在预设时间前10分钟时,每隔2分钟以电击强度不断增强,频率不断降低的电击去唤醒用户,同时监测用户振动次数,电击强度以及频率根据用户的振动次数做相应调整,直至振动次数判断为已被唤醒或者闹钟关闭;
所述步骤3具体为:
步骤3-1:用户睡眠时间即将到预设时间时,即在预设时间前10分钟时,每隔2分钟以电击强度不断增强,频率不断降低的电击去唤醒用户;
步骤3-2:电击强度的增长系数λi由每次监测的结果获得,增长系数λi表示为:
其中,Si表示第i次监测的振动次数,t表示电击时刻与预设前10分钟时刻的差值,单位为分钟,T=10分钟,
步骤3-3:第i+1次电击的电击强度和电击频率可以表示为:
其中,Ai表示第i次电击的电击强度,Fi表示第i次电击的电击频率;步骤3-4:以上述过程不断改变电击参数,直至唤醒用户,记录唤醒时刻与预设定时刻的差值,并将此结果与电击强度、电击频率、振动次数上传到云端进行数据处理。
2.根据权利要求1所述的一种智能电击闹钟实现方法,其特征在于所述步骤1具体为:
步骤1-1:用户信息可以通过手机或者电脑与本发明装置绑定,利用无线网络进行数据传输,并将数据上传到云端进行数据处理;
步骤1-2:用户信息包括:姓名、性别、年龄、国家、所在地,此类信息通过与云端数据库信息进行匹配,给出电击强度和频率的参考范围;据统计,成年男子的电击强度为1.1mA,成年女子的电击强度为0.7mA,频率采用20000Hz~50000Hz的交流电,在此电击强度和电击频率范围电击对人体的影响极小,可保证安全使用;
步骤1-3:工作模式选择:除了本发明电击工作模式,还配置了常规的铃声和振动工作模式,以适应不同应用需求的用户。
3.根据权利要求1所述的一种智能电击闹钟实现方法,其特征在于所述步骤2具体为:
步骤2-1:预设定唤醒时间以及电击强度和频率信息,根据预设定时间自适应设置采样时间间隔,具体设置准则如下:
其中,Δt表示采样时间间隔,Tsleep表示预设定睡眠时长,睡眠时长大于2个小时定为长时睡眠,睡眠时长小于2个小时定为短时睡眠;
步骤2-2:采样时间时的默认电击强度为0.5mA,频率为30000Hz,电击时长1ms,参数可人为设置,在此电击条件下进行睡眠质量的监测;若用户处于深度睡眠状态,用户不会对电击作出任何反应;若用户处于浅睡眠状态,用户可能会作出部分反应,为了监测睡眠状态,采用振动传感器去采集电击后1分钟内的振动次数,通过振动次数信息判断用户的睡眠质量和睡眠状态,判断准则如下:
每一次睡眠状态的判断:
其中,Pi表示第i次监测时用户的睡眠状态,Pi=0表示用户处于深度睡眠状态,Pi=1表示用户处于浅睡眠状态,Si表示第i次监测时用户的振动次数,N表示采样总次数,可以表示为符号表示向下取整符号;
为了防止用户在监测过程中总被唤醒,若第i次监测判断为浅睡眠,则采用如下指数函数关系式降低电击强度,若第i次监测判断为深度睡眠,则采用前一次的电击强度,第i+1次监测时的电击强度为:
其中,Ai表示第i次监测时的电击强度,σ表示电击谐调因子,在本发明中常取σ=1/20;
步骤2-3:为了判断用户的睡眠质量,本发明引进方差来衡量睡眠的稳定性,可以表示为
其中,var表示方差,Qi=(Pi·Si)/Ai表示第i次监测的相对振动次数,表示相对振动次数的均值,若var值较小,说明用户睡眠过程较为稳定;若var值较大,说明用户睡眠过程不稳定,若用户一直处于深度睡眠状态,则var=0,但是var值并不能完整地评价睡眠质量的好坏,有可能用户一直处在浅睡眠状态,振动次数都比较大,因此还需要引入偏差,偏差bias可以表示为:
偏差越大,表明用户被唤醒的程度以及次数较大;偏差越小,表明用户被唤醒的程度以及次数较小,若用户一直处于深度睡眠状态,则bias=0;
因偏差和方差都能用来表明睡眠质量问题,故引入误差error表明用户总体的睡眠质量,误差表示为
error=var+bias
误差越大,表明用户的睡眠质量越差,误差越小,表明用户的睡眠质量越好,若用户一直处于深度睡眠状态,则error=0;
步骤2-4:若在睡眠过程中,3次被判断为浅睡眠状态时,则自动取消监测过程,最后将测量数据传输到云端,利用数据处理给出睡眠质量报告发送至用户端。
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