CN107976901A - 睡眠环境控制系统及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

一种睡眠环境控制系统及其方法，其步骤包含：对一使用环境状态进行检测，以产生至少一环境状态参数值，并根据环境状态参数值产生一温感指标。对一使用者的生理状态进行检测，以产生一生理信号参数值。当累积多个取样数量的温感指标及生理信号参数值后，根据温感指标及生理信号参数值进行回归分析，以计算出一最佳温感指标。最后，根据最佳温感指标来调整一环境状态设定参数值。

Description

睡眠环境控制系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及环境控制领域，特别涉及一种睡眠环境控制系统及其控制方法。
背景技术
一般来说，每个人几乎都有冷醒或热醒的经验。根据研究指出：同处亚热带气候，使用钢筋混凝土建造房屋的香港，60％的冷气使用者表示在睡眠期间中曾经冷醒。根据研究，温热舒适度并非只与气温有关，还需要考虑其他因素，例如湿度、风速、辐射温度、人体代谢率、织物热阻等等，但一般冷气内置的舒眠功能只能根据预设模式对气温加以调控，无法兼顾其他因素，自然难以真正满足舒适需求。
另一方面，冷醒或热醒的现象显示睡眠时对于温热环境状态并非毫无反应，但睡眠时的温热舒适度应如何定义或测量，也是一个需要整理清楚的问题。由于无法获知人员在睡眠期间实时的主观感受，因此若能借助一可测量的客观参数作为睡眠舒适度指标，将十分有助于建立有效的睡眠环境控制系统及其方法。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提高使用者的睡眠质量。
具体地说，本发明公开了一种睡眠环境控制系统，包括：
一温感指标模块，用于对一使用环境状态进行检测，以产生至少一环境状态参数值，并根据该环境状态参数值产生一温感指标；
一生理信号模块，用于对一使用者的生理状态进行检测，以产生一生理信号参数值；
一分析模块，包含一存储单元与一运算单元，该存储单元接收并存储来自该温感指标模块的该温感指标及该生理信号模块的该生理信号参数值，当累积多个取样数量的该温感指标及该生理信号参数值后，该运算单元根据该存储单元中的该温感指标及该生理信号参数值进行回归分析，以计算出一最佳温感指标；以及
一控制模块，接收并根据该最佳温感指标来调整一环境状态设定参数值。
所述睡眠环境控制系统，其中该环境状态参数值包含气温、相对湿度、风速、平均辐射温度至少其中之一。
所述睡眠环境控制系统，其中该温感指标模块还接收至少一使用者参数值，并根据该环境状态参数值及该使用者参数值产生该温感指标。
所述睡眠环境控制系统，其中该使用者参数值包含该使用者的织物热阻、人体代谢率至少其中之一。
所述睡眠环境控制系统，其中该人体代谢率为根据该使用者的性别、年龄、身高、体重至少其中之一，通过基础代谢率公式与睡眠代谢率变化曲线计算获得。
所述睡眠环境控制系统，其中该生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、总功率、高频范围功率、低高频功率比、脑波的Alpha波强度、Beta波强度、或Delta波强度至少其中之一。
所述睡眠环境控制系统，其中该生理信号模块还对该使用者的生理状况进行检测，以产生一辅助生理信号参数值，传送至该分析模块中，该分析模块根据该辅助生理信号参数值取得该使用者的至少一睡眠周期，以在该存储单元中取得对应该睡眠周期的多个该生理信号参数值及多个该温感指标，之后该分析模块再将该生理信号参数值及该温感指标平均，以分别取得对应该睡眠周期平均后的该生理信号参数值与该温感指标，并根据平均后的该生理信号参数值与该温感指标进行回归分析以计算出该最佳温感指标。
所述睡眠环境控制系统，其中该辅助生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、脑波的Alpha波强度、或Delta波强度至少其中之一。
所述睡眠环境控制系统，其中该最佳温感指标为回归分析中得到的一回归函数曲线上对应于该生理信号参数值的最大值或最小值。
所述睡眠环境控制系统，其中该温感指标为皮尔斯二节点模型的舒适度指标、KSU二节点模型的TSV指标、预测平均表决指标、操作温度、或气温的至少其中之一。
本发明还公开了一种睡眠环境控制方法，步骤包含：
对一使用环境状态进行检测，以产生至少一环境状态参数值，并根据该环境状态参数值产生一温感指标；
对一使用者的生理状态进行检测，以产生一生理信号参数值；
当累积多个取样数量的该温感指标及该生理信号参数值后，根据该温感指标及该生理信号参数值进行回归分析，以计算出一最佳温感指标；以及
根据该最佳温感指标来调整一环境状态设定参数值。
所述睡眠环境控制方法，其中该环境状态参数值包含气温、相对湿度、风速、平均辐射温度至少其中之一。
所述睡眠环境控制方法，其中产生该温感指标的步骤还包含：接收至少一使用者参数值，并根据该环境状态参数值及该使用者参数值产生该温感指标。
所述睡眠环境控制方法，其中该使用者参数值包含该使用者的织物热阻、人体代谢率至少其中之一。
所述的睡眠环境控制方法，其中该人体代谢率为根据该使用者的性别、年龄、身高、体重至少其中之一，通过基础代谢率公式与睡眠代谢率变化曲线计算获得。
所述睡眠环境控制方法，其中该生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、总功率、高频范围功率、低高频功率比、脑波的Alpha波强度、Beta波强度、或Delta波强度至少其中之一。
所述睡眠环境控制方法，步骤还包含：
对该使用者的生理状况进行检测，以产生一辅助生理信号参数值；
根据该辅助生理信号参数值取得该使用者的至少一睡眠周期，以取得对应该睡眠周期的多个该生理信号参数值及多个该温感指标；
将该生理信号参数值及该温感指标平均，以分别取得对应该睡眠周期平均后的该生理信号参数值与该温感指标值；以及
当累积多个取样数量的平均后的该生理信号参数值及该温感指标后，根据平均后的该生理信号参数值与该温感指标进行回归分析以计算出该最佳温感指标。
所述睡眠环境控制方法，其中该辅助生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、脑波的Alpha波强度、或Delta波强度至少其中之一。
所述睡眠环境控制方法，其中该最佳温感指标为回归分析中得到的一回归函数曲线上对应于该生理信号参数值的最大值或最小值。
所述睡眠环境控制方法，其中该温感指标为皮尔斯二节点模型的舒适度指标、KSU二节点模型的TSV指标、预测平均表决指标、操作温度、或气温的至少其中之一。
所述睡眠环境控制方法，其中计算该最佳温感指标的步骤还包含：当回归分析的一相关系数大于等于一阈值时，计算该最佳温感指标，若该相关系数小于该阈值时，则继续累积该取样数量的该温感指标及该生理信号参数值。
所述睡眠环境控制方法，其中该温感指标由多个该环境状态参数值运算产生，而调整该环境状态设定参数值的步骤还包含：在该环境状态参数值中选出可控制参数，并计算符合该最佳温感指标时，其可控制参数的该环境状态参数值的参数组合，以作为该环境状态设定参数值。
所述睡眠环境控制方法，在该使用者为多个的情形下，于计算出多个该最佳温感指标之后，根据该最佳温感指标来调整一环境状态设定参数值的步骤还包含：
根据该最佳温感指标采用最小二乘法取得一惩罚函数最小值；以及
根据该惩罚函数最小值来调整该环境状态设定参数值。
综上，本发明的效果在于通过检测环境因素以及使用者的睡眠舒适度指标，改变可控制的环境参数，从而提升使用者睡眠质量。
附图说明
图1为本发明睡眠环境控制系统的一实施例架构示意图；
图2为本发明睡眠环境控制方法的一实施例流程图；
图3为本发明一实施例的心率变异分析RR值与睡眠时间的关系图；
图4为本发明一实施例的脑波中的Delta波强度与睡眠时间的关系图；
图5为本发明一实施例的根据生理信号参数值Ps与温感指标I进行回归分析的回归函数曲线图；
图6为本发明另一实施例的根据生理信号参数值Ps与温感指标I进行回归分析的回归函数曲线图；
图7为本发明睡眠环境控制方法的另一实施例流程图。
符号说明：
1：睡眠环境控制系统； 10：温感指标模块；
20：生理信号模块； 30：分析模块；
32：存储单元； 34：运算单元；
40：控制模块； I：温感指标；
Ib：最佳温感指标； P：惩罚函数；
Pmin：惩罚函数最小值； Pa：辅助生理信号参数值；
Pe：环境状态参数值； Pes：环境状态设定参数值；
Ps：生理信号参数值； Pu：使用者参数值；
T、T1、T2、T3：睡眠周期；
S1、S11、S2、S3、S31、S4、S41、S42、S43、S5、S51、S52、S53：步骤。
具体实施方式
图1为睡眠环境控制系统的一实施例架构示意图。请参阅图1所示，本发明提出的睡眠环境控制系统1，其包含一温感指标模块10、一生理信号模块20、一分析模块30及一控制模块40。温感指标模块10用于对一使用环境状态进行检测，以产生至少一环境状态参数值Pe，并根据环境状态参数值Pe产生一温感指标I。生理信号模块20用于对一使用者的生理状态进行检测，以产生一生理信号参数值Ps。分析模块30包含一存储单元32与一运算单元34。存储单元32接收并存储来自温感指标模块10的温感指标I及生理信号模块20的生理信号参数值Ps，当累积多个取样数量的温感指标I及生理信号参数值Ps后，运算单元34根据存储单元32中的温感指标I及生理信号参数值Ps进行回归分析，以计算出一最佳温感指标Ib。控制模块40接收并根据最佳温感指标Ib来调整一环境状态设定参数值Pes。
图2为睡眠环境控制方法的一实施例流程图。请同时参考图1及图2，本发明提出的睡眠环境控制方法，其步骤包含：
步骤S1：对一使用环境状态进行检测，以产生至少一环境状态参数值Pe，并根据环境状态参数值Pe产生一温感指标I。
步骤S2：对一使用者的生理状态进行检测，以产生一生理信号参数值Ps。
步骤S3：当采集多个温感指标I及生理信号参数值Ps后，根据温感指标I及生理信号参数值Ps进行回归分析，以计算出一最佳温感指标Ib。
步骤S4：根据最佳温感指标Ib来调整一环境状态设定参数值Pes。
详细来说，于步骤S1中，温感指标模块10可检测使用环境的状态，以产生环境状态参数值Pe，并根据环境状态参数值Pe产生温感指标I。其中，环境状态参数值Pe可包含气温、相对湿度、风速、平均辐射温度至少其中之一。温感指标I可为皮尔斯二节点模型(Piercetwo-node model)的舒适度指标、KSU二节点模型(KSU two-node model)的TSV指标、预测平均表决指标(Predicted Mean Vote，PMV)、操作温度(operative temperature)、或气温的至少其中之一。此外，产生该温感指标I的步骤S1还可包含步骤S11：温感指标模块10接收至少一使用者参数值Pu，并根据环境状态参数值Pe及使用者参数值Pu产生温感指标I。其中，使用者参数值Pu可包含使用者的一织物热阻、一人体代谢率至少其中之一。
在一实施例中，温感指标I可选用预测平均表决指标。根据定义，预测平均表决指标可为气温、相对湿度、风速、平均辐射温度、使用者穿着的衣着或是接触的寝具等织物热阻、人体代谢率等6个变量的函数。故在本实施例中，温感指标模块10检测使用环境的状态，以分别产生包含气温、相对湿度、风速、平均辐射温度等的多个环境状态参数值Pe，并由外部输入分别代表使用者穿着的衣着或是接触的寝具等的织物热阻、人体代谢率的多个使用者参数值Pu至温感指标模块10，温感指标模块10便可根据环境状态参数值Pe及使用者参数值Pu产生温感指标I。此外，织物热阻可参考Lin,Zhongping与Shiming Deng所发表的论文"A study on the thermal comfort in sleeping environments in the subtropics—Measuring the total insulation values for the bedding systems commonly usedin the subtropics."Building and Environment43.5(2008):905-916.中的内容进行设定；人体代谢率可透过输入使用者的性别、年龄、身高、体重至少其中之一、并根据一基础代谢率公式与一睡眠代谢率变化曲线计算所获得，可参考Katayose,Yasuko等人所发表的论文"Metabolic rate and fuel utilization during sleep assessed by whole-bodyindirect calorimetry."Metabolism 58.7(2009):920-926.，要注意的是，上述的计算方式仅为提供一可行的实施方案，但不用于对本发明进行限制。
温感指标I即代表使用环境状态对大部分使用者所造成的冷热感受，虽然每个人对于感到舒适的环境状态可能有所不同，但大致上的趋势是不变的，也就是说，当环境改变，主观感受觉得变热时，其温感指标I也会反映出变热的趋势。
于步骤S2中，生理信号模块20检测使用者的生理状况，以产生生理信号参数值Ps。根据医学研究，自律神经系统的交感神经与副交感神经活动强度与人体的舒适程度相关，在越舒适的状态交感强度越弱，而副交感强度越强，睡眠时仍然具有这个趋势，故生理信号参数值Ps的选用基本上需要能够反映交感神经或副交感神经的活动强度，脑波或心率变异分析即为合适的选择。在一实施例中，生理信号参数值Ps可为心率变异分析(heart ratevariability，HRV)中的RR值、总功率(total power,TP)、高频范围功率(high frequencypower，HF)、低高频功率比(LF/HF)、脑波的Alpha(α)波强度、Beta(β)波强度、或Delta(δ)波强度至少其中之一。详细来说，脑波中的Beta波强度与交感神经强度呈正相关，心率变异分析中的高频范围功率与副交感神经强度成正相关，而低高频功率比LF/HF则与交感神经强度成正相关。
在步骤S1与S2中，可设定一取样时间进行参数数据的检索，例如是每15分钟检测并计算一次，以产生温感指标I及生理信号参数值Ps，并传输至分析模块30中的存储单元32存储。在步骤S3中，当累积多个取样数量之后，运算单元34检索存储单元32中的温感指标I及生理信号参数值Ps进行回归分析，以计算出最佳温感指标Ib。
由于睡眠具有周期变化，从快速动眼期(REM)到非快速动眼期(NREM)，再回到快速动眼期。此时，交感神经与副交感神经的强度会依据睡眠周期T变化，生理信号参数值Ps(如：脑波和心率变异)也会随着睡眠周期T变化。因此，为了达到更精确的分析，需要先排除睡眠周期T对于生理信号参数值Ps的影响，故在一实施例中，本发明提出的睡眠环境控制方法，还包含步骤S5：计算使用者的睡眠周期T，以排除睡眠周期T对生理信号参数值Ps的影响。详细来说，步骤S5还包含：
步骤S51：对使用者的生理状况进行检测，以产生一辅助生理信号参数值Pa。
步骤S52：根据辅助生理信号参数值Pa取得使用者至少一睡眠周期T，以取得对应睡眠周期T的多个生理信号参数值Ps及多个温感指标I。
步骤S53：将这些生理信号参数值Ps及这些温感指标I平均，以分别取得对应睡眠周期T平均后的生理信号参数值Ps与温感指标I。
在步骤S51中，辅助生理信号参数值Pa可通过生理信号模块20进行检测而获得。在步骤S52中，辅助生理信号参数值Pa被传送至分析模块30中，分析模块30根据辅助生理信号参数值Pa取得使用者的至少一睡眠周期T，以在存储单元32中取得对应该睡眠周期T的多个生理信号参数值Ps及多个温感指标I。其中，辅助生理信号参数值Pa可为心率变异分析中的RR值、脑波的Alpha波强度、或Delta波强度至少其中之一。在一实施例中，辅助生理信号参数值Pa为心率变异分析中的RR值。请参考图3，图3为一实施例的心率变异分析RR值与睡眠时间的关系图。由于RR值在各个睡眠周期T结束的转换期间会达到局部最小值，据此观察相邻极小值之间的时间间隔，一般来说，睡眠周期T大约为60～120分钟，若两极小值的间隔长度在此合理范围内，则视为一睡眠周期，否则间隔内的数据移除不用，因此分析模块30会依据生理信号模块20检测而得到的辅助生理信号参数值Pa求取相邻两极小值区间作为睡眠周期T。以图3为例，通过RR值所分析得到的睡眠周期分别为T1、T2、T3三个睡眠周期，说明在此睡眠时间的区间之内，有三段完整的睡眠周期产生。在另一实施例中，辅助生理信号参数值Pa可为脑波中的Delta波强度。请参考图4，图4为一实施例的脑波中的Delta波强度与睡眠时间的关系图。由图4看来，脑波中的Delta波强度与心率变异分析RR值一样，皆能做到判别睡眠周期T的效果。之后，分析模块30再根据睡眠周期T的时间区间，找出存储单元32中对应在睡眠周期T时间中所测量到的多个生理信号参数值Ps及多个温感指标I。接着，在步骤S53中，分析模块30将这些对应于睡眠周期T的生理信号参数值Ps及温感指标I平均，以分别取得应于睡眠周期T平均后的生理信号参数值Ps与温感指标I。
接着进行回归分析步骤S3，一般来说，当累积多个取样数量的温感指标I及生理信号参数值Ps后，将温感指标I及生理信号参数值Ps进行回归分析，以计算出一最佳温感指标Ib。但在有计算睡眠周期的情形下，进行回归分析的步骤S3还包含步骤S31：当累积多个取样数量的平均后的生理信号参数值Ps与温感指标I后，将平均后的生理信号参数值Ps与温感指标I进行回归分析以计算出最佳温感指标Ib。请参考图5，图5为一实施例的根据生理信号参数值Ps与温感指标I进行回归分析的回归函数曲线图。在图5的实施例中，温感指标I为预测平均表决指标，回归分析采用二次回归函数进行，其主要显示了4位不同的使用者经过4夜睡眠的结果，配合睡眠周期T的计算，排除对于生理信号参数值Ps的影响。图5中的每一个点即代表使用者在单一睡眠周期T中所对应平均后的生理信号参数值Ps与温感指标I。其中，温感指标I为较大的情形下，表示人体感知相对较热的状态；温感指标I为较小的情形下，表示人体感知相对较冷的状态。在图5的实施例中，采用与副交感神经强度成正相关的心率变异分析中的高频范围功率作为生理信号参数值Ps，故生理信号参数值Ps越高，表示使用者处于较为舒适的状态，而生理信号参数值Ps越低，表示使用者处于较为不舒适的状态。因此，最佳温感指标Ib为回归分析中得到的回归函数曲线上对应于生理信号参数值Ps的最大值。请参考图6，图6为另一实施例的根据生理信号参数值Ps与温感指标I进行回归分析的回归函数曲线图。在图6的实施例中，采用与副交感神经强度成正相关的脑波中的Alpha波强度作为生理信号参数值Ps，以皮尔斯二节点模型中的TSENS指标作为温感指标I，虽然在图6实施例中所使用的生理信号参数值Ps及温感指标I与图5的实施例不同，但在舒适状态及冷热感受的解读上是具有相同意义的，故图6中使用者E经二次回归函数分析的结果，在温感指标I约为0.7处达到最大值，说明使用者E的最佳温感指标约为0.7。此外，在其他实施例中，生理信号参数值Ps可采用与交感神经强度成正相关的参数，此时最佳温感指标Ib为回归分析中得到的回归函数曲线上对应于生理信号参数值Ps的最小值。
为了得到较为准确的最佳温感指标Ib，在计算最佳温感指标Ib的步骤S3中还可包含：累积的取样数量可设定到达一最小数量才进行回归分析。在一实施例中，当存储单元32存储了5组以上的生理信号参数值Ps与温感指标I，运算单元34才进行回归分析，以计算出最佳温感指标Ib，取样的最小数量当不以此为限。此外，计算最佳温感指标Ib的步骤S3中还可包含：当回归分析的一相关系数大于等于一阈值时，计算最佳温感指标I，若相关系数小于阈值时，则继续累积取样数量的生理信号参数值Ps及温感指标I。在一实施例中，相关系数的阈值可设定为0.8。也就是说，当多个取样数量的生理信号参数值Ps及温感指标I的相关系数大于或等于0.8时，说明所取得的各生理信号参数值Ps及温感指标I之间有较高的相关性，此时才计算最佳温感指标I，以避免造成过度的误差。
此外，由图5中还可显示：对不同的使用者而言，感到最舒适的状态，也就是每个使用者的最佳温感指标Ib会有所差异。然后进一步执行步骤S4：控制模块40接收并根据使用者的最佳温感指标Ib来调整环境状态设定参数值Pes。详细来说，温感指标I可由多个环境状态参数值Pe运算产生，而调整环境状态设定参数值Pes的步骤S4还包含步骤S41：在多个环境状态参数值Pe中选出可控制参数，并计算符合最佳温感指标I时，其可控制参数的环境状态参数值Pe的参数组合，以作为环境状态设定参数值Pes。
以下为根据本发明的睡眠环境控制方法做出的实验例：
实验例一：
请一并参考图2及图5，以预测平均表决指标作为温感指标I，其为气温、相对湿度、风速、平均辐射温度、使用者穿着的衣着或是接触的寝具等织物热阻、人体代谢率等6个变量的函数。故以织物热阻、人体代谢率作为使用者参数值Pu，气温、相对湿度、风速、平均辐射温度作为环境状态参数值Pe来计算温感指标I。使用者A的衣着为短袖短裤，床铺为床垫加凉蓆，被盖为薄被，且一般而言使用者A床铺与被盖的体表覆盖率约为60％，经查表得织物热阻为0.282℃·m2/W)。根据睡眠时间以及基础代谢率数据，估计使用者A当时的人体代谢率约为38watt/m2。在此设定取样时间为15分钟，于睡眠中某一取样时间测得室内相对湿度为55％、平均辐射温度为27℃、室内无电扇，故假设风速为0.1m/s(由自然对流与空调气流所造成)。由于在此环境中温度为可控制的参数，故根据以上数据，在使用者A最佳温感指标Ib为-0.2的情形下，温度设定在25℃时，其温感指标I会最接近-0.2，此时环境状态设定参数值Pes为25℃，故可透过控制模块40送出一控制信号至空调机，将温度设定为25℃，然后等待下一个取样时刻，重复以上动作直到关闭系统。
实验例二：
延续实验例一，假设使用环境中配置有电扇，而电扇的控制仅有开与关二种选择，假定电扇开启使用者A的体表平均风速估计约为0.2m/s，而电扇关闭时的体表平均风速仍设为0.1m/s。此时对于影响温感指标I中的环境状态参数值Pe的可控制参数变成风速与气温两种，故在此情形下，控制模块40会针对风速与气温这两种可控制参数的所有可能情形的参数组合一一计算，以找出使温感指标最接近最佳温感指标的参数组合，例如温度设定为26℃、风扇开启，并送出控制信号至空调机及风扇，将温度设定为26℃并使风扇运转。
本发明的睡眠环境控制方法也可应用在同时多名使用者于同一使用环境下的睡眠环境控制。请参考图7，在该使用者为多个的情形下，于步骤S3中完成各个使用者的最佳温感指标Ib之后，进入到步骤S4，其还包含步骤S42：根据所述多个最佳温感指标Ib采用最小二乘法取得一惩罚函数最小值Pmin。之后再进行步骤S43：根据惩罚函数最小值Pmin来调整环境状态设定参数值Pes。请进一步参考图5，以使用者A及使用者D共处一室为例，沿用实验例一的条件，使用者A的最佳温感指标IbA为-0.2，使用者D的最佳温感指标IbD为0.4，采用最小二乘法来取得两位使用者A、D的妥协状态，首先定义惩罚函数值P如下：
P＝(IA-IbA)2+(ID-IbD)2
其中，IA代表使用者A的温感指标，ID代表使用者D的温感指标。
由于环境中温度为可控制的参数，故在睡眠中的每一个取样时间一一计算20℃～30℃整数设定温度所造成的惩罚函数值P，找出其中最小的惩罚函数值Pmin以及其对应的设定温度以作为环境状态设定参数值Pes，接着控制模块40送出一控制信号至空调机进行最佳温度的设定。
此外，本发明的睡眠环境控制方法也可对于睡眠时间区分阶段，其中各阶段时间不短于一般睡眠周期长度(约60～120分钟)。在一实施例中，睡眠阶段可区分为：睡眠前段(0～2.5小时)、睡眠中段(2.5～5小时)、与睡眠后段(5小时后)。对于每一阶段则分别重复实施前述的睡眠环境控制方法，如此有助于提升睡眠环境控制系统的性能，其主要原因如下：输入的使用者参数值Pu(如人体代谢率)具有较大的不确定性，估计值容易有误差，而这些使用者参数值Pu也会随着睡眠时间而变化，但在特定的时段大致会维持在某特定范围内。因此若将睡眠切分为较短的阶段，会使每个阶段内的各参数值变化范围不致太大，那么这些参数估计值的误差可大致视为定值。进一步来说，如果这些误差大致为定值，那么它们就不致于降低回归分析的相关性，本发明的睡眠环境控制方法仍然能够将环境调整到最舒适的状态。
本发明的睡眠环境控制系统及其方法，利用生理信号参数值来衡量睡眠时的舒适度，并运用温感指标作为衡量冷热感受的单一指标。利用累积的测量数据与回归分析来建立生理信号参数值与温感指标的函数关系，并排除睡眠周期对生理信号参数值所造成的影响，再利用这个函数关系，求出最舒适状态生理信号参数值所对应的最佳温感指标。然后对于会影响温感指标的环境与使用者参数测量或估计其中不可控的参数，调节其中可控的参数，使得实际温感指标趋近于最佳温感指标值，以达成在睡眠时期冷热感舒适的需求。
虽然本发明以上述实施例公开，但具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，任何本技术领域技术人员，在不脱离本发明的构思和范围内，可作一些的变更和完善，故本发明的权利保护范围以权利要求书为准。

Claims (23)

1.一种睡眠环境控制系统，其特征在于，包含：
一温感指标模块，用于对一使用环境状态进行检测，以产生至少一环境状态参数值，并根据该环境状态参数值产生一温感指标；
一生理信号模块，用于对一使用者的生理状态进行检测，以产生一生理信号参数值；
一分析模块，包含一存储单元与一运算单元，该存储单元接收并存储来自该温感指标模块的该温感指标及该生理信号模块的该生理信号参数值，当累积多个取样数量的该温感指标及该生理信号参数值后，该运算单元根据该存储单元中的该温感指标及该生理信号参数值进行回归分析，以计算出一最佳温感指标；以及
一控制模块，用于接收并根据该最佳温感指标来调整一环境状态设定参数值。
2.如权利要求1所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该环境状态参数值包含气温、相对湿度、风速、平均辐射温度至少其中之一。
3.如权利要求1所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该温感指标模块还接收至少一使用者参数值，并根据该环境状态参数值及该使用者参数值产生该温感指标。
4.如权利要求3所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该使用者参数值包含该使用者的织物热阻、人体代谢率至少其中之一。
5.如权利要求4所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该人体代谢率为根据该使用者的性别、年龄、身高、体重至少其中之一，通过基础代谢率公式与睡眠代谢率变化曲线计算获得。
6.如权利要求1所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、总功率、高频范围功率、低高频功率比、脑波的Alpha波强度、Beta波强度、或Delta波强度至少其中之一。
7.如权利要求1所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该生理信号模块还对该使用者的生理状况进行检测，以产生一辅助生理信号参数值，传送至该分析模块中，该分析模块根据该辅助生理信号参数值取得该使用者的至少一睡眠周期，以在该存储单元中取得对应该睡眠周期的多个该生理信号参数值及多个该温感指标，之后该分析模块再将该生理信号参数值及该温感指标平均，以分别取得对应该睡眠周期平均后的该生理信号参数值与该温感指标，并根据平均后的该生理信号参数值与该温感指标进行回归分析以计算出该最佳温感指标。
8.如权利要求7所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该辅助生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、脑波的Alpha波强度、或Delta波强度至少其中之一。
9.如权利要求1所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，其中该最佳温感指标为回归分析中得到的一回归函数曲线上对应于该生理信号参数值的最大值或最小值。
10.如权利要求1所述的睡眠环境控制系统，其特征在于，该温感指标为皮尔斯二节点模型的舒适度指标、KSU二节点模型的TSV指标、预测平均表决指标、操作温度、或气温的至少其中之一。
11.一种睡眠环境控制方法，其特征在于，步骤包含：
对一使用环境状态进行检测，以产生至少一环境状态参数值，并根据该环境状态参数值产生一温感指标；
对一使用者的生理状态进行检测，以产生一生理信号参数值；
当累积多个取样数量的该温感指标及该生理信号参数值后，根据该温感指标及该生理信号参数值进行回归分析，以计算出一最佳温感指标；以及
根据该最佳温感指标来调整一环境状态设定参数值。
12.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该环境状态参数值包含气温、相对湿度、风速、平均辐射温度至少其中之一。
13.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，产生该温感指标的步骤还包含：接收至少一使用者参数值，并根据该环境状态参数值及该使用者参数值产生该温感指标。
14.如权利要求13所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该使用者参数值包含该使用者的织物热阻、人体代谢率至少其中之一。
15.如权利要求14所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该人体代谢率为根据该使用者的性别、年龄、身高、体重至少其中之一，通过基础代谢率公式与睡眠代谢率变化曲线计算获得。
16.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、总功率、高频范围功率、低高频功率比、脑波的Alpha波强度、Beta波强度、或Delta波强度至少其中之一。
17.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，步骤还包含：
对该使用者的生理状况进行检测，以产生一辅助生理信号参数值；
根据该辅助生理信号参数值取得该使用者的至少一睡眠周期，以取得对应该睡眠周期的多个该生理信号参数值及多个该温感指标；
将该生理信号参数值及该温感指标平均，以分别取得对应该睡眠周期平均后的该生理信号参数值与该温感指标值；以及
当累积多个取样数量的平均后的该生理信号参数值及该温感指标后，根据平均后的该生理信号参数值与该温感指标进行回归分析以计算出该最佳温感指标。
18.如权利要求17所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该辅助生理信号参数值为心率变异分析中的RR值、脑波的Alpha波强度、或Delta波强度至少其中之一。
19.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该最佳温感指标为回归分析中得到的一回归函数曲线上对应于该生理信号参数值的最大值或最小值。
20.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该温感指标为皮尔斯二节点模型的舒适度指标、KSU二节点模型的TSV指标、预测平均表决指标、操作温度、或气温的至少其中之一。
21.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，计算该最佳温感指标的步骤还包含：当回归分析的一相关系数大于等于一阈值时，计算该最佳温感指标，若该相关系数小于该阈值时，则继续累积该取样数量的该温感指标及该生理信号参数值。
22.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，该温感指标由多个该环境状态参数值运算产生，而调整该环境状态设定参数值的步骤还包含：在该环境状态参数值中选出可控制参数，并计算符合该最佳温感指标时，其可控制参数的该环境状态参数值的参数组合，以作为该环境状态设定参数值。
23.如权利要求11所述的睡眠环境控制方法，其特征在于，在该使用者为多个的情形下，于计算出多个该最佳温感指标之后，根据该最佳温感指标来调整一环境状态设定参数值的步骤还包含：
根据该最佳温感指标采用最小二乘法取得一惩罚函数最小值；以及
根据该惩罚函数最小值来调整该环境状态设定参数值。
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