CN111939423A - 基于自体心跳节奏的入睡引导方法、装置和计算机设备 - Google Patents

基于自体心跳节奏的入睡引导方法、装置和计算机设备 Download PDF

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CN111939423A CN202010609927.0A CN202010609927A CN111939423A CN 111939423 A CN111939423 A CN 111939423A CN 202010609927 A CN202010609927 A CN 202010609927A CN 111939423 A CN111939423 A CN 111939423A
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Abstract

本申请提供了一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法、装置、计算机设备和可读存储介质，首先获取用户躺卧时的心冲击信号；然后根据心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟用户的自体心跳节奏供用户感知。一方面，用户通过提示动作可以清晰感知到自身的心跳节奏，进而可以根据自身的心跳节奏调整自身的呼吸节奏，实现自我引导入睡。另一方面，婴儿在母体内听到最多的就是母亲的心跳声，心跳节奏作为人类在胎儿大脑发育期的长期感知体验，在缓解压力、增强安全感和转移注意力上具有明确的作用。用户在明确的自体心跳节奏背景下，潜意识中会有在母体环境的感觉，从而使得整个人的精神更容易放松，更具有安全感，从而更加容易入睡。

Description

基于自体心跳节奏的入睡引导方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及睡眠引导技术领域，特别涉及一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法、装置和计算机设备。
背景技术
近年来，社会节奏加快，竞争加剧，生活压力加重，入睡困难成为困扰大多数人的问题，失眠发生率也逐年上升，而且，入睡困难和失眠对人体造成的危害都是显而易见的。首先，入睡困难造成的睡眠不足直接影响了人们的精神状态，使得人们在第二天的工作、学习和生活的过程中感到疲惫无力，注意力难以集中，甚至情绪波动大，严重影响了做事效率和人际关系的融洽。当人体处于入睡困难时，容易引发焦虑情绪，而越是着急越是难以入睡，恶性循环导致长时间失眠产生。如果经常性的失眠，人体的各项身体机能都会出现问题，很容易引发抑郁症、皮肤提前衰老、心脏疾病、心脏衰竭、心律不齐等等健康问题，严重的甚至会造成猝死。失眠不仅了一种生理心理疾病，也成为了医学问题和社会问题。
目前，治疗失眠通常是通过药物治疗(比如服用安眠药)或通过催眠手段引导入睡。但是，通过催眠手段引导用户入睡需要有专业人士在旁进行催眠指导，使得用户有意识的调整自身的呼吸节奏。而这种催眠手段并不适用于居家环境，用户在没有催眠指导的情况下，很难实现自我调整呼吸节奏。
发明内容
本申请的主要目的为提供一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法、装置和计算机设备，旨在解决现有催眠入睡的方法不适用于家居环境的弊端。
为实现上述目的，本申请提供了一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法，包括：
获取用户躺卧时的心冲击信号；
根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知。
进一步的，所述心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式表现，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知的步骤，包括：
实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点，所述心冲击特征点表征所述用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击；
根据所述心冲击特征点对应执行所述提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知，其中，所述提示动作的执行时刻对应所述心冲击特征点的发生时刻。
进一步的，所述实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点的步骤，包括：
实时计算所述心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；
从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为所述心冲击特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值为所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长的乘积。
进一步的，所述获取用户躺卧时的心冲击信号的步骤，包括：
获取所述用户躺卧在寝具上的若干个微动信号；
根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号。
进一步的，所述根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号的步骤，包括:
将各所述微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，筛选得到在所述预设信号频段范围内的若干个所述信号频段分别对应的所述微动信号作为第一信号；
从各所述第一信号中，筛选所述信号幅度最小的第一信号作为所述心冲击信号。
进一步的，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知的步骤之后，包括：
判断所述用户是否处于睡眠状态；
若是，则停止执行所述提示动作。
进一步的，所述判断所述用户是否处于睡眠状态的步骤，包括：
获取所述用户的辗转频率；
判断所述辗转频率是否小于第二阈值；
若所述辗转频率小于第二阈值，则判定所述用户处于睡眠状态；
若所述辗转频率不小于第二阈值，则判定所述用户处于清醒状态。
本申请还提供了一种基于自体心跳节奏的入睡引导装置，包括：
获取模块，用于获取用户躺卧时的心冲击信号；
模拟模块，用于根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知。
进一步的，所述心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式表现，所述模拟模块，包括：
解析单元，用于实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点，所述心冲击特征点表征所述用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击；
执行单元，用于根据所述心冲击特征点对应执行所述提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知，其中，所述提示动作的执行时刻对应所述心冲击特征点的发生时刻。
进一步的，所述解析单元，包括：
计算子单元，用于实时计算所述心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；
筛选子单元，用于从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为所述心冲击特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值为所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长的乘积。
进一步的，所述获取模块，包括：
第一获取单元，用于获取所述用户躺卧在寝具上的若干个微动信号；
筛分单元，用于根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号。
进一步的，所述筛分单元，包括:
第一筛选子单元，用于将各所述微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，筛选得到在所述预设信号频段范围内的若干个所述信号频段分别对应的所述微动信号作为第一信号；
第二筛选子单元，用于从各所述第一信号中，筛选所述信号幅度最小的第一信号作为所述心冲击信号。
进一步的，所述入睡引导装置，包括：
判断模块，用于判断所述用户是否处于睡眠状态；
停止模块，用于若所述用户处于睡眠状态，则停止执行所述提示动作。
进一步的，所述判断模块，包括：
获取单元，用于获取所述用户的辗转频率；
判断单元，用于判断所述辗转频率是否小于第二阈值；
第一判定单元，用于若所述辗转频率小于第二阈值，则判定所述用户处于睡眠状态；
第二判定单元，用于若所述辗转频率不小于第二阈值，则判定所述用户处于清醒状态。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本申请中提供的基于自体心跳节奏的入睡引导方法、装置和计算机设备，首先获取用户躺卧时的心冲击信号；然后根据心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟用户的心跳节奏供用户感知。一方面，用户通过提示动作可以清晰感知到自身的心跳节奏，进而可以根据自身的心跳节奏调整自身的呼吸节奏，实现自我引导入睡。另一方面，婴儿在母体内听到最多的就是母亲的心跳声，心跳节奏作为人类在胎儿大脑发育期的长期感知体验，在缓解压力、增强安全感和转移注意力上具有明确的作用。用户在明确的自体心跳节奏背景下，潜意识中会有在母体环境的感觉，从而使得整个人的精神更容易放松，更具有安全感，从而更加容易入睡。
附图说明
图1是本申请一实施例中基于自体心跳节奏的入睡引导方法的步骤示意图；
图2是本申请一实施例中基于自体心跳节奏的入睡引导装置的整体结构框图；
图3是本申请一实施例的计算机设备的结构示意框图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请一实施例中提供了一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法，包括：
S1:获取用户躺卧时的心冲击信号；
S2:根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知。
本实施例中，系统通过微动传感器获取用户躺卧时的各种微动信号，各微动信号包括用户躺卧时的心跳、呼吸、身体抽动和辗转等动作产生的振动信号。但是，不同类型的微动信号所对应的信号频段和信号幅度均不相同。比如，心跳信号(即心冲击信号)和抽动信号频段在5～30Hz，但是幅度不同，抽动信号幅度超过心跳信号的2倍以上；呼吸信号和辗转信号都在0.1～1Hz频段，而辗转信号的幅度是呼吸信号幅度的10倍以上。系统内设置有各种不同类型的微动信号所对应的信号频段范围和信号幅度范围，系统根据心冲击信号所对应的信号频段和信号幅度范围，对各种微动信号进行相应的分析和滤波，筛选得到心冲击信号。心冲击信号的变化幅度表征了用户心跳产生的冲击的大小变化，在单个周期的心冲击信号中，心冲击信号的最大幅度R波对应了心跳产生的最大冲击，即最大幅度R波的时刻对应用户心跳的时刻。因此，系统在根据心冲击信号的变化幅度解析到用户心跳的时刻(即心冲击信号中R波对应的时刻)之后，立刻对应执行提示动作，提示动作即对应心跳，从而实现模拟用户的心跳节奏，使得用户可以明确感知到自身的心跳活动。其中，提示动作可以为发出提示声(比如在用户的心跳时刻发出“滴”的提示声)；也可以通过振动器产生振动(比如在用户的心跳时刻产生一瞬间的振动)。提示动作只需要使用户能够明确感知到自身的心跳节奏即可，具体形式在此不做限定。本实施例中，系统在解析用户的自体心跳节奏(即用户自己本身的心跳节奏)的过程中，具体可以将用户的心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式在坐标系中表现，首先通过实时计算(即在心冲击信号的变化曲线的持续构建过程中，实时根据新构建的变化曲线进行初始特征点、心冲击特征点的计算)心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点(初始特征点同样在坐标系中表现，可以与心冲击信号的变化曲线在同一坐标系，也可以在不同坐标系，各初始特征点的变化曲线在坐标系上形成柱状信号)，初始特征点用于表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性。然后，系统从各个初始特征点中，筛选初始特征点的特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为心冲击特征点，其中，一个初始特征点对应一个特征值(初始特征点的特征值为初始特征点的纵坐标的值)，特征值为由上升曲线的线长和下降曲线的线长作乘积运算计算所得。各初始特征点的特征值所对应的第一阈值采用该特征点之前的某段柱状信号积分计算所得，第一阈值能够随着柱状信号高低变化自动适应，从而更加符合实际应用，能够提高筛选标记特征点的准确度。预设时间与将要测试的心冲击信号周期的范围成负相关，也就是说预设时间的取值越大，测量范围越小。系统所计算得到的心冲击特征点对应用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击(即上述的R波)，因此系统在根据心冲击特征点的发生时刻，对应执行提示动作，能够实现对用户的自体心跳节奏的模拟，使得用户清楚感知到自身的心跳节奏。用户在清晰感知到自己的心跳节奏后，就容易有的放矢，自己可以以自体心跳节奏为参照，通过简单呼吸调整，实现放松自身的身体和精神，从而促进入睡。另一方面，心跳节奏是人类在胎儿时期最强烈的持续感知物，在缓解压力、增强安全感以及转移注意力上，具有明确的作用，能够使用户的精神、肉体自动放松，更加容易入睡。
进一步的，所述心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式表现，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知的步骤，包括：
S201:实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点，所述心冲击特征点表征所述用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击；
S202:根据所述心冲击特征点对应执行所述提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知，其中，所述提示动作的执行时刻对应所述心冲击特征点的发生时刻。
本实施例中，心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式在坐标系上进行表现，心冲击信号的变化幅度表征了用户心跳产生的冲击的大小变化，在单个周期的心冲击信号中，心冲击信号的最大幅度R波对应了心跳产生的最大冲击，即最大幅度R波的时刻对应用户心跳的时刻。系统通过对心冲击信号的变化曲线进行相应的解析，可以得到心冲击特征点。其中，心冲击特征点表征用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击(即R波)。具体地，系统在构建心冲击信号的变化曲线的过程中，实时根据构建的心冲击信号的变化曲线，首先计算心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，其中，一个初始特征点用于表征对应的波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，上升曲线和下降曲线的一致性是指两线之间的长度差异，当两线长度和固定时，两线之间的线长差异越大，两线长的乘积，即初始特征点的特征值则越小。系统从各初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为心冲击特征点，其中，一个初始特征点对应一个特征值，特征值为上升曲线的线长和下降曲线的线长的乘积。由于心冲击特征点的发生时刻对应用户心跳活动的发生时刻，因此，系统在心冲击特征点的发生时刻对应执行提示动作，从而实现对用户心跳节奏的模拟，使得用户通过提示动作清晰感知到自身的心跳节奏。
进一步的，所述实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点的步骤，包括：
S2011:实时计算所述心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；
S2012:从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为所述心冲击特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值为所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长的乘积。
本实施例中，系统在构建心冲击信号的变化曲线的同时，分别获取心冲击信号的变化曲线中各个波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，其中，上升曲线和下降曲线的线长可以通过积分求解曲线的常规方式计算，也可以直接将上升曲线和下降曲线视为直线来计算线长。前者计算得到的线长精确度高于后者，但后者计算过程相较简单，两者之间的误差极小，并不会影响后续对特征点的计算。终端设备将上升曲线线长和下降曲线线长分别代入第一预设算法中，计算得到初始特征点的纵坐标，其中，第一预设算法为L1×L2＝H，L1为上升曲线线长，L2为下降曲线线长，H为初始特征点的纵坐标。在心冲击信号变化曲线的图示中，每个波峰对应的初始特征点的横坐标为该波峰相邻的下个波谷的横坐标(即当前波峰的下降曲线的终点横坐标)。因此，终端设备可以直接使用当前波峰的相邻的下个波谷的横坐标作为初始特征点的横坐标。每个初始特征点的特征值对应特征点的纵坐标的值，而特征点的维持时间则对应当前特诊点横坐标与相邻下一个特诊点横坐标之间的差值。因此，系统可以根据各个初始特征点的纵坐标的大小，从各初始特征点中筛选出特征值不小于第一阈值的各个特征点作为二次特征点。然后，再分别计算各个二次特征点的横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值，从而得到各个二次特征点分别对应的维持时间。终端设备分别将各个二次特征点的维持时间与预设时间进行比对，从而筛选出维持时间达到预设时间的二次特征点作为心冲击特征点。由于系统是实时根据新检测到的心冲击信号构建变化曲线，然后又实时根据新构建的心冲击信号的变化曲线计算得到心冲击特征点，因此，计算得到的心冲击特征点的发生时刻虽然与实际的心跳时刻有时间延迟，但时间延迟极小，取决于计算速度，通常为200～500mS，基本不会影响用户感知。第一阈值为柱状信号通过积分计算得到，某个初始特征点对应的第一阈值为该点之前第二预设时间内的柱状信号积分得到的值，会随柱状信号高低变化自动适应；比如，初始特征点A所对应的第一阈值，为A初始特征点之前的1s内的柱状信号通过积分计算所得的值。不同体重的人、不同的睡姿和不同躺卧位置会产生巨大的信号差异，因此，各初始特征点对应的第一阈值采用该特征点之前的某段柱状信号积分计算所得，第一阈值能够随着柱状信号高低变化自动适应，从而更加符合实际应用，能够提高筛选标记特征点的准确度预设时间与将要测试的心冲击信号周期的范围成负相关，也就是说第一预设时间的取值越大，测量范围越小，比如取0.333秒，此时心率的测量范围上限是180次/分(下限为30次/分)；如果取0.5秒，则测量上限是120次/分(下限为30次/分)。
进一步的，所述获取用户躺卧时的心冲击信号的步骤，包括：
S101:获取所述用户躺卧在寝具上的若干个微动信号；
S102:根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号。
本实施例中，系统通过微动传感器获取用户躺卧时的各种微动信号，本实施例以用户躺卧在寝具为具体场景进行说明(本申请的入睡引导方法也可以直接将微动传感器设置在用户心脏位置或心脏四周，直接获取用户的心冲击信号)。微动传感器直接部署在寝具上，能够不影响用户躺卧时的舒适感。用户躺卧在寝具上时，微动传感器能够获取用户的心跳、呼吸、抽动和辗转等各个不同类型的微动信号。由于不同类型的微动信号，其所对应的信号频段和信号幅度具有差异性。因此，系统可以根据预设的信号频段和信号幅度从各个微动信号中筛分得到心冲击信号，其中，预设的信号频段和信号幅度对应心冲击信号，预设的信号频段和信号幅度由设计人员经多次实际测验后进行设置，并存储在系统内部数据库中。
进一步的，所述根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号的步骤，包括:
S1021:将各所述微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，筛选得到在所述预设信号频段范围内的若干个所述信号频段分别对应的所述微动信号作为第一信号；
S1022:从各所述第一信号中，筛选所述信号幅度最小的第一信号作为所述心冲击信号。
本实施例中，系统将各微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，从而筛选得到在预设信号平淡范围内的若干个信号频段分别对应的微动信号作为第一信号。然后，系统从各个第一信号中，筛选信号幅度最小的一个第一信号，作为用户的心冲击信号。在实际测量中，心跳信号(即心冲击信号)和抽动信号的信号频段在5～30Hz，但是幅度不同，抽动信号幅度超过心跳信号幅度的2倍以上；而呼吸信号和辗转信号都在0.1～1Hz频段，但也是幅度不同，辗转信号幅度是呼吸信号幅度的10倍以上。因此，设计人员可以按照实际测量对应设置预设信号频段范围，并据此筛选得到心跳信号和抽动信号；再根据心跳信号和抽动信号之间信号幅度的巨大差异(抽动信号幅度超过心跳信号幅度的2倍以上)，进一步筛选得到心跳信号。
进一步的，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知的步骤之后，包括：
S3:判断所述用户是否处于睡眠状态；
S4:若所述用户处于睡眠状态，则停止执行所述提示动作。
本实施例中，系统在执行提示动作对用户进行引导入睡的过程中，同时监测用户是否已经入睡。具体地，系统可以通过采集用户的生理数据(比如心率、呼吸频率、辗转频率等)，然后将用户当前的生理数据与预设的用户睡眠状态时的生理数据范围进行比对，如果当前的生理数据范围在预设的生理数据范围内，则判定用户当前处于睡眠状态。系统如果监测到用户已进入睡眠状态，则停止执行提示动作，一方面可以表面提示动作惊醒用户，另一方面，停止执行动作可以节省电能。优选的，睡眠状态分为浅度睡眠和深度睡眠，在用户处于浅度睡眠时，提示动作的程度降低但不停止(比如降低提示声音的音量，降低提示振动的振动幅度)；而在监测到用户处于深度睡眠时，则完全停止执行提示动作。其中，浅度睡眠和深度睡眠所对应的生理数据范围不同，具体数据范围由设计人员通过测验进行对应设置，也可以由现有的实验结果直接引用，在此不做限制。
进一步的，所述判断所述用户是否处于睡眠状态的步骤，包括：
S301:获取所述用户的辗转频率；
S302:判断所述辗转频率是否小于第二阈值；
S303:若所述辗转频率小于第二阈值，则判定所述用户处于睡眠状态；
S304:若所述辗转频率不小于第二阈值，则判定所述用户处于清醒状态。
本实施例中，系统通过微动传感器实时获取用户的辗转信号，并根据辗转信号解析得到用户的辗转频率。然后，系统实时将用户当前的辗转频率与第二阈值进行比对，判断两者之间的大小。其中，第二阈值可以根据用户清醒时的辗转频率进行对应设置，一般情况下，用户在入睡后，相较于清醒时，辗转频率会大幅度下降，比如用户在清醒时每5分钟左右会辗转1次甚至更多，而在入睡后，用户的辗转频率会下降90％甚至更多，往往1—2个小时才会辗转1次。因此，用户可以在清醒时将自己的辗转频率录入系统内，系统根据用户清醒时的辗转频率，按照上述的降低比例(即降低90％)对应设置第二阈值。如果用户没有自己调整第二阈值，则系统可以根据设计人员预先设置的第二阈值进行判断，系统默认的第二阈值由设计人员根据大多数人的实验数据测量得到，在此不做详述。如果辗转频率小于第二阈值，则系统判定用户当前处于睡眠状态；如果辗转频率不小于第二阈值，则系统判定用户当前处于清醒状态。
本实施例提供的基于自体心跳节奏的入睡引导方法，首先获取用户躺卧时的心冲击信号；然后根据心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟用户的自体心跳节奏供用户感知。一方面，用户通过提示动作可以清晰感知到自身的心跳节奏，进而可以根据自身的心跳节奏调整自身的呼吸节奏，实现自我引导入睡。另一方面，婴儿在母体内听到最多的就是母亲的心跳声，心跳节奏作为人类在胎儿大脑发育期的长期感知体验，在缓解压力、增强安全感和转移注意力上具有明确的作用。用户在明确的自体心跳节奏背景下，潜意识中会有在母体环境的感觉，从而使得整个人的精神更容易放松，更具有安全感，从而更加容易入睡。
参照图2，本申请一实施例中还提供了一种基于自体心跳节奏的入睡引导装置，包括：
获取模块1，用于获取用户躺卧时的心冲击信号；
模拟模块2，用于根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知。
本实施例中，系统通过微动传感器获取用户躺卧时的各种微动信号，各微动信号包括用户躺卧时的心跳、呼吸、身体抽动和辗转等动作产生的振动信号。但是，不同类型的微动信号所对应的信号频段和信号幅度均不相同。比如，心跳信号(即心冲击信号)和抽动信号频段在5～30Hz，但是幅度不同，抽动信号幅度超过心跳信号的2倍以上；呼吸信号和辗转信号都在0.1～1Hz频段，而辗转信号的幅度是呼吸信号幅度的10倍以上。系统内设置有各种不同类型的微动信号所对应的信号频段范围和信号幅度范围，系统根据心冲击信号所对应的信号频段和信号幅度范围，对各种微动信号进行相应的分析和滤波，筛选得到心冲击信号。心冲击信号的变化幅度表征了用户心跳产生的冲击的大小变化，在单个周期的心冲击信号中，心冲击信号的最大幅度R波对应了心跳产生的最大冲击，即最大幅度R波的时刻对应用户心跳的时刻。因此，系统在根据心冲击信号的变化幅度解析到用户心跳的时刻(即心冲击信号中R波对应的时刻)之后，立刻对应执行提示动作，提示动作即对应心跳，从而实现模拟用户的自体心跳节奏，使得用户可以明确感知到自身的心跳活动。其中，提示动作可以为发出提示声(比如在用户的心跳时刻发出“滴”的提示声)；也可以通过振动器产生振动(比如在用户的心跳时刻产生一瞬间的振动)。提示动作只需要使用户能够明确感知到自身的自体心跳节奏即可，具体形式在此不做限定。本实施例中，系统在解析用户的自体心跳节奏的过程中，具体可以将用户的心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式在坐标系中表现，首先通过实时计算(即在心冲击信号的变化曲线的持续构建过程中，实时根据新构建的变化曲线进行初始特征点、心冲击特征点的计算)心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点(初始特征点同样在坐标系中表现，可以与心冲击信号的变化曲线在同一坐标系，也可以在不同坐标系，各初始特征点的变化曲线在坐标系上形成柱状信号)，初始特征点用于表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性。然后，系统从各个初始特征点中，筛选初始特征点的特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为心冲击特征点，其中，一个初始特征点对应一个特征值(初始特征点的特征值为初始特征点的纵坐标的值)，特征值为由上升曲线的线长和下降曲线的线长作乘积运算计算所得。各初始特征点的特征值所对应的第一阈值采用该特征点之前的某段柱状信号积分计算所得，第一阈值能够随着柱状信号高低变化自动适应，从而更加符合实际应用，能够提高筛选标记特征点的准确度。预设时间与将要测试的心冲击信号周期的范围成负相关，也就是说预设时间的取值越大，测量范围越小。系统所计算得到的心冲击特征点对应用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击(即上述的R波)，因此系统在根据心冲击特征点的发生时刻，对应执行提示动作，能够实现对用户的自体心跳节奏的模拟，使得用户清楚感知到自身的心跳节奏。用户在清晰感知到自己的心跳节奏后，就容易有的放矢，自己可以以自体心跳节奏为参照，通过简单呼吸调整，实现放松自身的身体和精神，从而促进入睡。另一方面，心跳节奏是人类在胎儿时期最强烈的持续感知物，在缓解压力、增强安全感以及转移注意力上，具有明确的作用，能够使用户的精神、肉体自动放松，更加容易入睡。
进一步的，所述心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式表现，所述模拟模块2，包括：
解析单元，用于实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点，所述心冲击特征点表征所述用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击；
执行单元，用于根据所述心冲击特征点对应执行所述提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知，其中，所述提示动作的执行时刻对应所述心冲击特征点的发生时刻。
本实施例中，心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式在坐标系上进行表现，心冲击信号的变化幅度表征了用户心跳产生的冲击的大小变化，在单个周期的心冲击信号中，心冲击信号的最大幅度R波对应了心跳产生的最大冲击，即最大幅度R波的时刻对应用户心跳的时刻。系统通过对心冲击信号的变化曲线进行相应的解析，可以得到心冲击特征点。其中，心冲击特征点表征用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击(即R波)。具体地，系统在构建心冲击信号的变化曲线的过程中，实时根据构建的心冲击信号的变化曲线，首先计算心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，其中，一个初始特征点用于表征对应的波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，上升曲线和下降曲线的一致性是指两线之间的长度差异，当两线长度和固定时，两线之间的线长差异越大，两线长的乘积，即初始特征点的特征值则越小。系统从各初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为心冲击特征点，其中，一个初始特征点对应一个特征值，特征值为上升曲线的线长和下降曲线的线长的乘积。由于心冲击特征点的发生时刻对应用户心跳活动的发生时刻，因此，系统在心冲击特征点的发生时刻对应执行提示动作，从而实现对用户自体心跳节奏的模拟，使得用户通过提示动作清晰感知到自身的心跳节奏。
进一步的，所述解析单元，包括：
计算子单元，用于实时计算所述心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；
筛选子单元，用于从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为所述心冲击特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值为所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长的乘积。
本实施例中，系统在构建心冲击信号的变化曲线的同时，分别获取心冲击信号的变化曲线中各个波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，其中，上升曲线和下降曲线的线长可以通过积分求解曲线的常规方式计算，也可以直接将上升曲线和下降曲线视为直线来计算线长。前者计算得到的线长精确度高于后者，但后者计算过程相较简单，两者之间的误差极小，并不会影响后续对特征点的计算。终端设备将上升曲线线长和下降曲线线长分别代入第一预设算法中，计算得到初始特征点的纵坐标，其中，第一预设算法为L1×L2＝H，L1为上升曲线线长，L2为下降曲线线长，H为初始特征点的纵坐标。在心冲击信号变化曲线的图示中，每个波峰对应的初始特征点的横坐标为该波峰相邻的下个波谷的横坐标(即当前波峰的下降曲线的终点横坐标)。因此，终端设备可以直接使用当前波峰的相邻的下个波谷的横坐标作为初始特征点的横坐标。每个初始特征点的特征值对应特征点的纵坐标的值，而特征点的维持时间则对应当前特诊点横坐标与相邻下一个特诊点横坐标之间的差值。因此，系统可以根据各个初始特征点的纵坐标的大小，从各初始特征点中筛选出特征值不小于第一阈值的各个特征点作为二次特征点。然后，再分别计算各个二次特征点的横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值，从而得到各个二次特征点分别对应的维持时间。终端设备分别将各个二次特征点的维持时间与预设时间进行比对，从而筛选出维持时间达到预设时间的二次特征点作为心冲击特征点。由于系统是实时根据新检测到的心冲击信号构建变化曲线，然后又实时根据新构建的心冲击信号的变化曲线计算得到心冲击特征点，因此，计算得到的心冲击特征点的发生时刻虽然与实际的心跳时刻有时间延迟，但时间延迟极小，取决于计算速度，通常为200～500mS，基本不会影响用户感知。第一阈值为柱状信号通过积分计算得到，某个初始特征点对应的第一阈值为该点之前第二预设时间内的柱状信号积分得到的值，会随柱状信号高低变化自动适应；比如，初始特征点A所对应的第一阈值，为A初始特征点之前的1s内的柱状信号通过积分计算所得的值。不同体重的人、不同的睡姿和不同躺卧位置会产生巨大的信号差异，因此，各初始特征点对应的第一阈值采用该特征点之前的某段柱状信号积分计算所得，第一阈值能够随着柱状信号高低变化自动适应，从而更加符合实际应用，能够提高筛选标记特征点的准确度预设时间与将要测试的心冲击信号周期的范围成负相关，也就是说第一预设时间的取值越大，测量范围越小，比如取0.333秒，此时心率的测量范围上限是180次/分(下限为30次/分)；如果取0.5秒，则测量上限是120次/分(下限为30次/分)。
进一步的，所述获取模块1，包括：
第一获取单元，用于获取所述用户躺卧在寝具上的若干个微动信号；
筛分单元，用于根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号。
本实施例中，系统通过微动传感器获取用户躺卧时的各种微动信号，本实施例以用户躺卧在寝具为具体场景进行说明(本申请的入睡引导方法也可以直接将微动传感器设置在用户心脏位置或心脏四周，直接获取用户的心冲击信号)。微动传感器直接部署在寝具上，能够不影响用户躺卧时的舒适感。用户躺卧在寝具上时，微动传感器能够获取用户的心跳、呼吸、抽动和辗转等各个不同类型的微动信号。由于不同类型的微动信号，其所对应的信号频段和信号幅度具有差异性。因此，系统可以根据预设的信号频段和信号幅度从各个微动信号中筛分得到心冲击信号，其中，预设的信号频段和信号幅度对应心冲击信号，预设的信号频段和信号幅度由设计人员经多次实际测验后进行设置，并存储在系统内部数据库中。
进一步的，所述筛分单元，包括:
第一筛选子单元，用于将各所述微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，筛选得到在所述预设信号频段范围内的若干个所述信号频段分别对应的所述微动信号作为第一信号；
第二筛选子单元，用于从各所述第一信号中，筛选所述信号幅度最小的第一信号作为所述心冲击信号。
本实施例中，系统将各微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，从而筛选得到在预设信号平淡范围内的若干个信号频段分别对应的微动信号作为第一信号。然后，系统从各个第一信号中，筛选信号幅度最小的一个第一信号，作为用户的心冲击信号。在实际测量中，心跳信号(即心冲击信号)和抽动信号的信号频段在5～30Hz，但是幅度不同，抽动信号幅度超过心跳信号幅度的2倍以上；而呼吸信号和辗转信号都在0.1～1Hz频段，但也是幅度不同，辗转信号幅度是呼吸信号幅度的10倍以上。因此，设计人员可以按照实际测量对应设置预设信号频段范围，并据此筛选得到心跳信号和抽动信号；再根据心跳信号和抽动信号之间信号幅度的巨大差异(抽动信号幅度超过心跳信号幅度的2倍以上)，进一步筛选得到心跳信号。
进一步的，所述入睡引导装置，包括：
判断模块3，用于判断所述用户是否处于睡眠状态；
停止模块4，用于若所述用户处于睡眠状态，则停止执行所述提示动作。
本实施例中，系统在执行提示动作对用户进行引导入睡的过程中，同时监测用户是否已经入睡。具体地，系统可以通过采集用户的生理数据(比如心率、呼吸频率等)，然后将用户当前的生理数据与预设的用户睡眠状态时的生理数据范围进行比对，如果当前的生理数据范围在预设的生理数据范围内，则判定用户当前处于睡眠状态。系统如果监测到用户已进入睡眠状态，则停止执行提示动作，一方面可以表面提示动作惊醒用户，另一方面，停止执行动作可以节省电能。优选的，睡眠状态分为浅度睡眠和深度睡眠，在用户处于浅度睡眠时，提示动作的程度降低但不停止(比如降低提示声音的音量，降低提示振动的振动幅度)；而在监测到用户处于深度睡眠时，则完全停止执行提示动作。其中，浅度睡眠和深度睡眠所对应的生理数据范围不同，具体数据范围由设计人员通过测验进行对应设置，也可以由现有的实验结果直接引用，在此不做限制。
进一步的，所述判断模块3，包括：
获取单元，用于获取所述用户的辗转频率；
判断单元，用于判断所述辗转频率是否小于第二阈值；
第一判定单元，用于若所述辗转频率小于第二阈值，则判定所述用户处于睡眠状态；
第二判定单元，用于若所述辗转频率不小于第二阈值，则判定所述用户处于清醒状态。
本实施例中，系统通过微动传感器实时获取用户的辗转信号，并根据辗转信号解析得到用户的辗转频率。然后，系统实时将用户当前的辗转频率与第二阈值进行比对，判断两者之间的大小。其中，第二阈值可以根据用户清醒时的辗转频率进行对应设置，一般情况下，用户在入睡后，相较于清醒时，辗转频率会大幅度下降，比如用户在清醒时每5分钟左右会辗转1次甚至更多，而在入睡后，用户的辗转频率会下降90％甚至更多，往往1—2个小时才会辗转1次。因此，用户可以在清醒时将自己的辗转频率录入系统内，系统根据用户清醒时的辗转频率，按照上述的降低比例(即降低90％)对应设置第二阈值。如果用户没有自己调整第二阈值，则系统可以根据设计人员预先设置的第二阈值进行判断，系统默认的第二阈值由设计人员根据大多数人的实验数据测量得到，在此不做详述。如果辗转频率小于第二阈值，则系统判定用户当前处于睡眠状态；如果辗转频率不小于第二阈值，则系统判定用户当前处于清醒状态。
本实施例提供的基于自体心跳节奏的入睡引导装置，首先获取用户躺卧时的心冲击信号；然后根据心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟用户的自体心跳节奏供用户感知。一方面，用户通过提示动作可以清晰感知到自身的心跳节奏，进而可以根据自身的心跳节奏调整自身的呼吸节奏，实现自我引导入睡。另一方面，婴儿在母体内听到最多的就是母亲的心跳声，心跳节奏作为人类在胎儿大脑发育期的长期感知体验，在缓解压力、增强安全感和转移注意力上具有明确的作用。用户在明确的自体心跳节奏背景下，潜意识中会有在母体环境的感觉，从而使得整个人的精神更容易放松，更具有安全感，从而更加容易入睡。
参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储预设信号频段范围等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法。
上述处理器执行上述基于自体心跳节奏的入睡引导方法的步骤：
S1:获取用户躺卧时的心冲击信号；
S2:根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知。
进一步的，所述心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式表现，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知的步骤，包括：
S201:实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点，所述心冲击特征点表征所述用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击；
S202:根据所述心冲击特征点对应执行所述提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知，其中，所述提示动作的执行时刻对应所述心冲击特征点的发生时刻。
进一步的，所述实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点的步骤，包括：
S2011:实时计算所述心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；
S2012:从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为所述心冲击特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值为所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长的乘积。
进一步的，所述获取用户躺卧时的心冲击信号的步骤，包括：
S101:获取所述用户躺卧在寝具上的若干个微动信号；
S102:根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号。
进一步的，所述根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号的步骤，包括:
S1021:将各所述微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，筛选得到在所述预设信号频段范围内的若干个所述信号频段分别对应的所述微动信号作为第一信号；
S1022:从各所述第一信号中，筛选所述信号幅度最小的第一信号作为所述心冲击信号。
进一步的，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知的步骤之后，包括：
S3:判断所述用户是否处于睡眠状态；
S4:若所述用户处于睡眠状态，则停止执行所述提示动作。
进一步的，所述判断所述用户是否处于睡眠状态的步骤，包括：
S301:获取所述用户的呼吸频率；
S302:判断所述呼吸频率是否小于第二阈值；
S303:若所述呼吸频率小于第二阈值，则判定所述用户处于睡眠状态；
S304:若所述呼吸频率不小于第二阈值，则判定所述用户处于清醒状态。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法，具体为：
S1:获取用户躺卧时的心冲击信号；
S2:根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知。
进一步的，所述心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式表现，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知的步骤，包括：
S201:实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点，所述心冲击特征点表征所述用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击；
S202:根据所述心冲击特征点对应执行所述提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知，其中，所述提示动作的执行时刻对应所述心冲击特征点的发生时刻。
进一步的，所述实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点的步骤，包括：
S2011:实时计算所述心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；
S2012:从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为所述心冲击特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值为所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长的乘积。
进一步的，所述获取用户躺卧时的心冲击信号的步骤，包括：
S101:获取所述用户躺卧在寝具上的若干个微动信号；
S102:根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号。
进一步的，所述根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号的步骤，包括:
S1021:将各所述微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，筛选得到在所述预设信号频段范围内的若干个所述信号频段分别对应的所述微动信号作为第一信号；
S1022:从各所述第一信号中，筛选所述信号幅度最小的第一信号作为所述心冲击信号。
进一步的，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的心跳节奏供所述用户感知的步骤之后，包括：
S3:判断所述用户是否处于睡眠状态；
S4:若所述用户处于睡眠状态，则停止执行所述提示动作。
进一步的，所述判断所述用户是否处于睡眠状态的步骤，包括：
S301:获取所述用户的呼吸频率；
S302:判断所述呼吸频率是否小于第二阈值；
S303:若所述呼吸频率小于第二阈值，则判定所述用户处于睡眠状态；
S304:若所述呼吸频率不小于第二阈值，则判定所述用户处于清醒状态。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于自体心跳节奏的入睡引导方法，其特征在于，包括：
获取用户躺卧时的心冲击信号；
根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知。
2.根据权利要求1所述的基于自体心跳节奏的入睡引导方法，其特征在于，所述心冲击信号的变化幅度以变化曲线的形式表现，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知的步骤，包括：
实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点，所述心冲击特征点表征所述用户单个周期的心跳活动产生的最大幅度冲击；
根据所述心冲击特征点对应执行所述提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知，其中，所述提示动作的执行时刻对应所述心冲击特征点的发生时刻。
3.根据权利要求2所述的基于自体心跳节奏的入睡引导方法，其特征在于，所述实时解析所述心冲击信号的变化曲线，得到心冲击特征点的步骤，包括：
实时计算所述心冲击信号的变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；
从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持时间达到预设时间的特征点作为所述心冲击特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值为所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长的乘积。
4.根据权利要求1所述的基于自体心跳节奏的入睡引导方法，其特征在于，所述获取用户躺卧时的心冲击信号的步骤，包括：
获取所述用户躺卧在寝具上的若干个微动信号；
根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号。
5.根据权利要求4所述的基于自体心跳节奏的入睡引导方法，其特征在于，所述根据信号频段和信号幅度，从各所述微动信号中筛分得到所述心冲击信号的步骤，包括:
将各所述微动信号的信号频段与预设信号频段范围进行比对，筛选得到在所述预设信号频段范围内的若干个所述信号频段分别对应的所述微动信号作为第一信号；
从各所述第一信号中，筛选所述信号幅度最小的第一信号作为所述心冲击信号。
6.根据权利要求1所述的基于自体心跳节奏的入睡引导方法，其特征在于，所述根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知的步骤之后，包括：
判断所述用户是否处于睡眠状态；
若所述用户处于睡眠状态，则停止执行所述提示动作。
7.根据权利要求6所述的基于自体心跳节奏的入睡引导方法，其特征在于，所述判断所述用户是否处于睡眠状态的步骤，包括：
获取所述用户的辗转频率；
判断所述辗转频率是否小于第二阈值；
若所述辗转频率小于第二阈值，则判定所述用户处于睡眠状态；
若所述辗转频率不小于第二阈值，则判定所述用户处于清醒状态。
8.一种基于自体心跳节奏的入睡引导装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户躺卧时的心冲击信号；
模拟模块，用于根据所述心冲击信号的变化幅度对应执行提示动作，以模拟所述用户的自体心跳节奏供所述用户感知。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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