CN112295077B - 一种敏感因素数据库的构建方法及使用其的助眠系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种敏感因素数据库的构建方法及使用其的助眠系统。现有助眠系统在判定敏感因素时存在判定准确性低以及检测时间长的缺陷。本发明包括基础数据采集器、敏感因素数据库、处理器以及助眠设备。通过预先构建的敏感因素数据库来缩减使用者获取睡眠敏感因素信息的时间以及步骤，既有效提升睡眠敏感因素信息的准确性，确保助眠系起到协助使用者有效缩短入睡时间的作用，提升睡眠质量，还无需使用者长时间穿戴检数据采集器，有效缩短获取睡眠敏感因素信息的时间，无需对使用者的整个睡眠过程进行检测，有效简化获取步骤，提升使用体验。

Description

一种敏感因素数据库的构建方法及使用其的助眠系统
技术领域
本发明涉及卧具领域，具体涉及一种敏感因素数据库的构建方法及使用其 的助眠系统。
背景技术
根据“睡眠的神经生理与心理行为理论模型”，个体睡和醒的三个影响因素 分别为“恒定机制”、“生理时钟”、以及“觉醒系统”。恒定机制通过身体里调 控睡眠驱力的嗜睡感来维持稳定，决定了睡眠需求；生理时钟通过身体分泌的 褪黑激素调控睡眠驱力，决定了入睡的时间和起床的时间；觉醒系统则以脑干 的网状活化组织为调控，表现为生理的觉醒和认知的觉醒两方面。三者之间相 互独立，因为三者之间存在不同的神经机制，同时又相互联系，由恒定机制和 生理时钟产生的睡眠驱力最终通过觉醒系统的神经兴奋性表现出来。
当前觉醒程度(或睡眠驱力)的评估方法通常是让个体以自行回顾方式主 观评估，或是使用睡眠监测设备通过采集检测对象体动或生理数据再进行回溯 性的评估。利用主观评判方式评判时，由于无法精确的考虑到个体当下的实时 状态，也无法辨别影响入睡的因素有哪些，导致后续的干预方法无法具有针对 性，影响助眠效果；当利用回溯性方式评判时，需要对使用者的整个睡眠过程 进行检测，既需要花费较多的时间，还会因长时间穿戴检测设备而影响评估体 验，不利于消费者在实体店内进行快速选购。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供一种敏感因素数据库的构建方法及 使用其的助眠系统，通过设立敏感因素数据库来使得检测对象能通过自身的基 础数据信息对比获得对应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型，既提升睡 眠敏感因素信息准确性，还有效缩减获取睡眠敏感因素信息的时间和步骤，提 升使用体验。
本发明通过以下方式实现：一种带敏感因素数据库的助眠系统，包括：基 础数据采集器、敏感因素数据库、处理器以及助眠设备。在使用时，首先，基 础数据采集器采集用户的基础数据，并向处理器传输；之后，处理器接收基础 数据并与敏感因素数据库内各目标群体的基础数据信息进行对比，以此将用户 归类至对应目标群体中；最后，处理器根据对应目标群体获得对应的睡眠敏感 因素信息，为配置与所述睡眠敏感因素信息对应的助眠设备提供依据。通过预 先构建的敏感因素数据库来缩减使用者获取睡眠敏感因素信息的时间以及步骤， 既有效提升睡眠敏感因素信息的准确性，确保助眠系起到协助使用者有效缩短 入睡时间的作用，提升睡眠质量，还无需使用者长时间穿戴检数据采集器，有 效缩短获取睡眠敏感因素信息的时间，无需对使用者的整个睡眠过程进行检测， 有效简化获取步骤，提升使用体验。
具体地，基础数据采集器，通过便携式设备获取基础参数信息，基础数据 采集器的种类可以根据所需采集的数据种类进行设置，确保数据采集准确性。 敏感因素数据库，存储有多组目标群体的基础数据信息以及对应的睡眠敏感因 素信息和觉醒时长预测模型，各组目标群体间具有差异的基础数据信息，通过 逐一对应基础数据信息、睡眠敏感因素信息以及觉醒时长预测模型，方便处理 器根据使用者的基础数据信息来获得对应的睡眠敏感因素信息以及觉醒时长预 测模型。处理器，接收来自基础数据采集器的基础数据，通过与所述敏感因素 数据库内的基础数据信息进行比对获得对应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预 测模型。觉醒时长是指当时间点至入睡时间点之间的时长，既可以是入睡潜伏期时长，还可以是早醒时长。入睡潜伏期时长是指用户准备入睡时的时间点至 进入睡眠状态时的时间点间时长。早醒时长是指用户早于预设时间点醒来后再 次进入睡眠的时长。通过觉醒时长预测模型获知用户的睡眠敏感因素，进而为 用户提供有效的助眠措施，通过针对性降低评估获得睡眠敏感因素来实现缩短 觉醒时长、增加睡眠驱力、维持睡眠稳定性、提高睡眠质量的目的。
作为优选，所述系统包括助眠设备，所述处理器根据获得的觉醒时长预测 模型确定助眠设备种类，进而根据实时的睡眠敏感因素信息参数控制所述助眠 设备。根据睡眠敏感因素信息的类别来选择对应的助眠设备，所述处理器根据 获得的觉醒时长预测模型判断各睡眠敏感因素信息的比重来确定助眠设备的运 行方式，并通过各睡眠敏感因素信息的实时参数对对应助眠设备进行控制。
作为优选，所述助眠设备包括光照调节设备、温度调节设备、湿度调节设 备、音乐播放设备、气味调节设备、按摩设备、睡姿调节设备中的一种或多种， 处理器通过实时接收睡眠敏感因素信息参数控制助眠设备开启种类和工作状态。 各类助眠设备用于刺激对应的睡眠敏感因素，进而起到助眠的效果。
本发明通过以下方式构建敏感因素数据库：各组目标群体包括至少一个检 测样本，并通过以下方式获得基础数据信息和睡眠敏感因素信息：
第一步，采集各检测样本的基础数据信息，并以此对检测样本进行目标群 体归类；
第二步，设定基础敏感因素的数量和种类，对各检测样本的各种基础敏感 因素进行数据采集，并被完整存储，在采集过程中，所述基础数据采集器通过 间隔采集方式采集数据并形成单帧数据包，单帧数据包内包含与各种基础敏感 因素的基础数据组SSb～n～j，其中，b为基础敏感因素编号，n为同一目标群体内 的检测样本编号，j为该检测样本沿时间顺序排列的单帧数据包编号；
第三步，对各检测样本的实际觉醒时长进行检测，以此获得与各检测样本 对应的实际觉醒时长SOLn；
第四步，利用各组基础敏感因素的基础数据组计算获得对应的初级敏感系 数Trb，将初级敏感系数Trb与设定的初级敏感阀值Tf比较，进行从基础敏感因素 中筛选出初级敏感因素；
第五步，利用与各初级敏感因素对应的基础数据组计算获得与各初级敏感 因素对应的权重系数βb，利用各权重系数βb计算高级敏感系数Tβb，将高级敏 感系数Tβb与设定的高级敏感阀值T’f比较，进行从初级敏感因素中筛选出高级 敏感因素；
第六步，利用高级敏感因素建立针对该目标群体的觉醒时长预测模型，并 形成与该目标群体对应的睡眠敏感因素信息。
第七步，对各组目标群体逐个进行第一步至第六步操作，并以此归纳形成 具有各目标群体基础数据信息以及对应睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型 的敏感因素数据库。
在构建敏感因素数据库的过程中，通过基础数据信息对检测样本进行归类， 由此获得不同的目标人群组别，再对各目标人群组别内检测样本的觉醒时长和 各基础敏感因素进行多次验证和筛选，最终获得与该目标人群组别对应的睡眠 敏感因素信息和觉醒时长预测模型。通过构建敏感因素数据库来方便使用者根 据自身的基础数据信息获得睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型。
作为优选，在第四步中，通过以下方式获得初级敏感因素：首先，通过以 下公式计算获得参数rb，
Figure BDA0002143280770000041
其中，
Figure BDA0002143280770000042
为该目标群体内各检测样本的各单帧数据内对应基础数据的总和，SOLn～j为第n个检测样本的第j个单帧数据包对应的觉醒时长，在计 算初级敏感系数rb时，分子中剪号的目的在于获取敏感系数的方向，减号后的公 式目的在于将已有数据样本量进行扩充，以减少因极端值存在而导致的混淆； 分母中的根号目的在于缩减组内样本间的差异，以消除特征目标群体中的组内 差异性；
之后，利用参数rb计算获得初级敏感系数Trb，
Figure BDA0002143280770000043
Figure BDA0002143280770000044
为该目标群体的单帧数据包数量总 和，公式中，对rb进行平方处理的目的在于将初级敏感系数平方后可以增加根号 下分子的数值，以达到控制判断误差的效果，减少在显著性检验中出现的误差；
最后，设定初级敏感阀值Tf，当Trb＞Tf时，对应的基础敏感因素被设定为初 级敏感因素。
针对各基础敏感因素计算对应的初级敏感系数Trb，再通过初级敏感阀值Tf判断该基础敏感因素的显著性，通过对基础敏感因素进行第一次筛选来获得初 级敏感因素。
作为优选，在第五步中，通过以下方式获得高级敏感因素：首先，通过计 算获得该目标群体的觉醒时长平均值Msol，
Figure BDA0002143280770000051
之后，利用该目标群体中各检测样本的各单帧数据包对应的Msol、SOLn～j以 及SSb～n～j计算获得与各初级敏感因素对应的权重系数βb，具体地，
Figure BDA0002143280770000052
再后，利用与各初级敏感因素对应的基础数据组SSb～n～j计算获得基础数据 平均值MSSb～n～j，
Figure BDA0002143280770000053
进而计算基础数 据与基础数据平均值间的差值SS’b～n～j，
Figure BDA0002143280770000054
Figure BDA0002143280770000055
再后，利用权重系数βb计算获得觉醒时长的预估值SOL’n～j，
Figure BDA0002143280770000056
Figure BDA0002143280770000057
利用权重系数βb计算获得高级敏感系数Tβb，
Figure BDA0002143280770000058
公式中，在计算高级敏感系数Tβb的计算中，在分母中使用样本量减去敏感 因素个数的处理，可以基于敏感因素个数对高级敏感系数进行矫正，以减少在 显著性检验过程中由于敏感因素过多导致样本量变大进而增加的情况；
最后，设定高级敏感阀值T’f，当Tβb＞T’f时，对应的初级敏感因素被设定 为高级敏感因素。
针对各初级敏感因素计算对应的高级敏感系数Tβb，再通过高级敏感阀值T’f进一步判断该初础敏感因素的显著性，通过对初级敏感因素进行第二次筛选 来获得高级敏感因素。
作为优选，在第六步中，利用高级敏感因素、Msol、SOLn～j以及SSb～n～j建 立觉醒时长预测模型，
Figure BDA0002143280770000061
当参数b对 应的基础敏感因素未被设定为高级敏感因素时，对应的参数βb＝0。参数βb的 数值根据对应的基础敏感因素是否被设定为高级敏感因素进行调整，既确保觉 醒时长预测模型与该目标人群对应的睡眠敏感因素信息相关联，还为助眠设备 的运行方式提供设定依据。
作为优选，所述基础数据信息包括性别信息、年龄信息、身高信息、体重 信息、睡眠时间信息以及职业信息中的一种或多种，通过上述各类信息进行差 异化区间划分并形成具有差异化基础数据信息的目标群体。觉醒时长与检测样 本的各项生理指标和心理指标存在关联，使得入睡敏感因素数据库能以基础数 据信息为依据将检测样本划分为不同组别的目标人群。具有特定基础数据信息 的目标人群具有相同或近似的睡眠敏感因素信息。
作为优选，所述基础敏感因素包括脑电信息、眼电信息、肌电信息、心电 信息、呼吸频率信息、皮电信息、心率信息以及皮肤温度信息中的一种或多种， 所述基础敏感因素被依次顺序编号为1至b。觉醒时长与检测样本特定的基础敏 感信息存在关联，使得助眠设备能根据相关联的基础敏感信息对检测样本进行 正对性刺激，有效缩短觉醒时长。
作为优选，当n＝1时，所述系统可形成针对单个检测样本的觉醒时长预测 模型。将单个目标人群内的检测样本数量减少至1个，由此形成针对该检测样 本的敏感因素数据库。
本发明的突出有益效果：通过预先构建的敏感因素数据库来缩减使用者获 取睡眠敏感因素信息的时间以及步骤，既有效提升睡眠敏感因素信息的准确性， 确保助眠系起到协助使用者有效缩短入睡时间的作用，提升睡眠质量，还无需 使用者长时间穿戴检数据采集器，有效缩短获取睡眠敏感因素信息的时间，无 需对使用者的整个睡眠过程进行检测，有效简化获取步骤，提升使用体验。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明的实质性特点作进一步的说明。
实施例一：
本实施例提供一种带敏感因素数据库的助眠系统以及敏感因素数据库的构 建方法。
一种带敏感因素数据库的助眠系统，由基础数据采集器、敏感因素数据库、 处理器以及助眠设备组成。预先构建的敏感因素数据库，既有效缩短使用者获 取睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型的时间，还有效简化获取睡眠敏感因 素信息和觉醒时长预测模型的步骤，既有效提升睡眠敏感因素信息的准确性， 确保助眠系能针对使用者提供特定的助眠辅助，有效缩短入睡时间的作用，提 升睡眠质量，还无需使用者通过长期监测的方式获取睡眠敏感因素信息和觉醒 时长预测模型，避免因穿戴检数据采集器而产生不适感，提升使用体验。
所述助眠系统通过以下步骤运行：
首先，基础数据采集器采集用户的基础数据，并向处理器传输，基础数据 的种类与敏感因素数据库存储的基础数据信息种类一致，确保实际的基础数据 与预存的基础数据信息间具有可比性。
之后，处理器接收基础数据并与敏感因素数据库内各目标群体的基础数据 信息进行对比，以此将用户归类至对应目标群体中，在此过程中，处理器将接 收的基础数据与敏感因素数据库内的基础数据信息进行对比并以此获得对应的 睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型。
最后，处理器根据对应目标群体获得对应的睡眠敏感因素信息，为配置与 所述睡眠敏感因素信息对应的助眠设备提供依据。
在本实施例中，所述基础数据采集器是指通过便携式设备获取基础参数信 息的设备，所述基础数据采集器的种类和数量与所需采集的基础数据相关；所 述基础数据信息包括性别信息、年龄信息、身高信息、体重信息、睡眠时间信 息以及职业信息中的一种或多种，具体地，对各类基础数据信息参数进行分段 划分来确定多个目标人群，使得使用者通过易于测量的基础数据被归类至对应 的目标人群中。
在本实施例中，敏感因素数据库内存储有多组目标群体的基础数据信息以 及对应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型，各组目标群体间具有差异的 基础数据信息。敏感因素数据库能根据使用者所在的目标人群组别中获取对应 的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型，为配合合适的助眠设备提供参考依 据。
在本实施例中，处理器用于处理信息匹配以及对外输出匹配结果的作用， 在使用者，处理器接收来自基础数据采集器的基础数据，通过与所述敏感因素 数据库内的基础数据信息进行比对获得对应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预 测模型。
在本实施例中，所述系统能为使用者快速生成具有正对性助眠功能的卧具 产品。具体地，使用者可在门店快速采集基础数据信息，系统通过获取的基础 数据信息将使用者归类至具体的目标人群组别，进而获得与该目标人群组别对 应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型，系统利用睡眠敏感因素信息为卧 具产品搭配对应的助眠设备，系统利用觉醒时长预测模型为助眠设备设置对应 的运行方式。
一种敏感因素数据库的构建方法，各组目标群体包括至少一个检测样本， 并通过以下方式获得基础数据信息和睡眠敏感因素信息：
第一步，采集各检测样本的基础数据信息，并以此对检测样本进行目标群 体归类。
具体地，各组目标人群具有差异化的基础数据信息，并由此统计各组目标 人群对应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型。各组目标人群的检测样本 数量为N，N≥100，通过增加检测样本数量来提升各组目标人群与睡眠敏感因素 信息以及觉醒时长预测模型间的对应准确性。
具体地，所述基础数据信息包括性别信息、年龄信息、身高信息、体重信 息、睡眠时间信息以及职业信息中的一种或多种，通过上述各类信息进行差异 化区间划分并形成具有差异化基础数据信息的目标群体。各组目标人群对应的 基础数据信息间至少具有一个基础数据差异。例如可以将身高为160cm-170cm 以及身高为170cm-180cm且其余基础数据相同的人群划分为两个目标人群，通 过提升目标人群划分精细度来提升敏感因素数据库的准确性。
具体地，所述基础数据信息的采集应该根据种类来选用不同的采集方式， 例如身高信息采用尺量的方式获得，体重信息采用称重的方式获得，性别信息、 年龄信息、睡眠时间信息以及职业信息等通过问询的方式获得。
第二步，设定基础敏感因素的数量和种类，对各检测样本的各种基础敏感 因素进行数据采集，并被完整存储，在采集过程中，所述基础数据采集器通过 间隔采集方式采集数据并形成单帧数据包，单帧数据包内包含与各种基础敏感 因素的基础数据组SSb～n～j，其中，b为基础敏感因素编号，n为同一目标群体内 的检测样本编号，j为该检测样本沿时间顺序排列的单帧数据包编号。
具体地，单帧数据包内包含与各种基础敏感因素的基础数据组SSb～n～j，其 中，b为基础敏感因素编号，n为同一目标群体内的检测样本编号，j为该检测 样本沿时间顺序排列的单帧数据包。参数b、n、j均为变量，参数b的最大值 与基础敏感因素种类对应，参数n的最大值与该目标人群中的检测样本数量对 应，参数j的最大值与对应编号为n的检测样本的单帧数据包总量对应。基础 数据组SSb～n～j用于表示第n个检测样本的第j个单帧数据包内的编号为b的对 应敏感因素的数据。由于每个检测样本的觉醒时长存在差异性，所以，各检测 样本对应的参数j也存在差异性。例如b＝1时代表心率信息，则SS1～1～1表示编 号为1的检测样本的第1个单帧数据包内的心率信息数据。
具体地，所述基础敏感因素包括脑电信息、眼电信息、肌电信息、心电信 息、呼吸频率信息、皮电信息、心率信息以及皮肤温度信息中的一种或多种， 所述基础敏感因素被依次顺序编号为1至b，所有目标人群采用相同的敏感因素 编号，确保数据统一和共享。所述基础敏感因素的种类还可以根据需要进行增 减和调整，进而提升助眠效果，均应视为本实施例的具体实施方式。
具体地，单帧数据包的检测时长优选为30S，既确保检测精度，还有效减少 单帧数据包的数量，通过降低运算规模来提升运算效率。
第三步，对各检测样本的实际觉醒时长进行检测，以此获得与各检测样本 对应的实际觉醒时长SOLn。
具体地，对各检测样本的觉醒时长进行监测，觉醒时长为当前时间点与入 睡时间点之间的时间间隔，包括入睡潜伏期以及比预期时间点更早醒时等两种 睡眠中的觉醒时间，觉醒时长越长，表示检测样本当下越清醒，觉醒时长使用 SOLn表示。
具体地，通过穿戴设备对各检测样本的整个睡眠过程进行检测，由此获得 各检测样本的实际觉醒时长SOLn。参数n代表具体的检测样本编号。
第四步，利用各组基础敏感因素的基础数据组计算获得对应的初级敏感系 数Trb，将初级敏感系数Trb与设定的初级敏感阀值Tf比较，进行从基础敏感因素 中筛选出初级敏感因素。
具体地，通过以下方式获得初级敏感因素：
首先，通过以下公式计算获得参数rb，
Figure BDA0002143280770000101
其中，
Figure BDA0002143280770000102
为该目标群体内各检测样本的各单帧数据内对应基础数据的总和，SOLn～j为第n个检测样本的第j个单帧数据包对应的觉醒时长；
之后，利用参数rb计算获得初级敏感系数Trb，
Figure BDA0002143280770000103
Figure BDA0002143280770000104
为该目标群体的单帧数据包数量总 和；
最后，设定初级敏感阀值Tf，当Trb＞Tf时，对应的基础敏感因素被设定为初 级敏感因素。
具体地，在此过程中，对检测样本的各基础敏感因素与觉醒时长进行倾向 性分析，通过计算获得与各基础敏感因素对应的初级敏感系数Trb，通过设定初 级敏感阀值Tf来判断初级敏感系数Trb是否显著，进而从基础敏感因素中筛选出 与觉醒时长相关的初级敏感因素。
具体地，参数b代表不同的基础敏感因素，Trb表示利用对应的参数rb计算 获得的且与对应基础敏感因素匹配的初级敏感系数。
具体地，SOLn～j为第n个检测样本的第j个单帧数据包对应的觉醒时长。与 特定单帧数据包对应的觉醒时长是指该单帧数据包采集结束时间点至检测样本 入睡的时间点间时长，由于单个检测样本的额觉醒时长时确定值，所以，参数 SOLn～j会随着参数j的增大而逐渐缩短。
第五步，利用与各初级敏感因素对应的基础数据组计算获得与各初级敏感 因素对应的权重系数βb，利用各权重系数βb计算高级敏感系数Tβb，将高级敏 感系数Tβb与设定的高级敏感阀值T’f比较，进行从初级敏感因素中筛选出高级 敏感因素。
具体地，通过以下方式获得高级敏感因素：
首先，通过计算获得该目标群体的觉醒时长平均值Msol，
Figure BDA0002143280770000111
之后，利用该目标群体中各检测样本的各单帧数据包对应的Msol、SOLn～j以 及SSb～n～j计算获得与各初级敏感因素对应的权重系数βb，具体地，
Figure BDA0002143280770000112
在此公式中，为了获得与单个具有特 定b值的初级敏感因素相关的权重系数βb，需要将参数b设定为与该初级敏感 因素对应的编号值，而参数n和参数j为变量，由此可以获得具有不同参数n 或参数j的方程式，进而获得权重系数βb；依次类推，获得与各初级敏感因素 对应的参数βb；
再后，利用与各初级敏感因素对应的基础数据组SSb～n～j计算获得基础数据 平均值MSSb～n～j，
Figure BDA0002143280770000113
进而计算基础数 据与基础数据平均值间的差值SS’b～n～j，
Figure BDA0002143280770000114
Figure BDA0002143280770000115
再后，利用权重系数βb计算获得觉醒时长的预估值SOL’n～j，
Figure BDA0002143280770000116
Figure BDA0002143280770000117
利用权重系数βb计算获得高级敏感系数Tβb，
Figure BDA0002143280770000121
最后，设定高级敏感阀值T’f，当Tβb＞T’f时，对应的初级敏感因素被设定 为高级敏感因素。
具体地，在此过程中，对上一步骤获得的初级敏感因素进行再次进行显著 性验证并筛选获得高级敏感因素。通过计算获得与各初级敏感因素对应的高级 敏感系数Tβb，通过设定高级敏感阀值T’f来判断高级敏感系数Tβb是否显著，进 而从初级敏感因素中筛选出与觉醒时长紧密相关的高级敏感因素。所述高级敏 感因素形成影响该目标人群觉醒时长的睡眠敏感因素。
第六步，利用高级敏感因素建立针对该目标群体的觉醒时长预测模型，并 形成与该目标群体对应的睡眠敏感因素信息。
利用高级敏感因素、Msol、SOLn～j以及SSb～n～j建立觉醒时长预测模型，
Figure BDA0002143280770000122
当参数b对应的基础敏感因素未被 设定为高级敏感因素时，对应的参数βb＝0。
具体地，当参数b对应的基础敏感因素被最终判定为高级敏感因数时，则 使用上一步骤中计算获得的参数βb被运用至该公式中，当参数b对应的基础敏 感因素未被判定为高级敏感因数时，则设定对应的参数βb＝0，由此获得只具有 高级敏感因素的觉醒时长预测模型。
第七步，对各组目标群体逐个进行第一步至第六步操作，并以此归纳形成 具有各目标群体基础数据信息以及对应睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型 的敏感因素数据库。
具体地，通过对各组目标人群进行检测计算获得对应的睡眠敏感因素信息 和觉醒时长预测模型进行归纳整理，提升使用体验。
实施例二
相较于实施例一，本实施例提供另一种助眠系统。
在本实施例中，所述系统包括助眠设备，所述处理器根据获得的觉醒时长 预测模型确定助眠设备种类，进而根据实时的睡眠敏感因素信息参数控制所述 助眠设备。
在本实施例中，所述助眠设备包括光照调节设备、温度调节设备、湿度调 节设备、音乐播放设备、气味调节设备、按摩设备、睡姿调节设备中的一种或 多种，处理器通过实时接收睡眠敏感因素信息参数控制助眠设备开启种类和工 作状态。
在本实施例中，各类助眠设备可对特定的入睡敏感因素进行调节，进而起 到缩短使用者觉醒时长的效果。例如：当睡眠敏感因素信息包含心率信息时， 可以通过开启音乐播放设备、睡姿调节设备或气味调节设备实现助眠操作；当 睡眠敏感因素信息包含呼吸频率信息时，可以通过开启音乐播放设备、睡姿调 节设备或气味调节设备实现助眠操作。
在本实施例中，对觉醒时长设定阀值，当觉醒时长大于阀值时，优选使用 主动助眠方式对用户睡眠过程进行干预，当觉醒时长小于阀值时，优选使用被 动助眠方式对用户睡眠过程进行干预。
本实施例所述助眠系统的其它结构和效果均匀实施例一一致，不再赘述。
实施例三：
相较于实施例一，本实施例提供另一种敏感因素数据库的构建方法。
为了提升基础数据信息与睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型的对应准 确性，可以针对个人进行敏感因素数据库的构建。具体地，将参数N设置为n＝1， 使得系统能根据单一检测样本进行睡眠敏感因素信息筛选以及觉醒时长预测模 型构建，进而确保助眠设备运行与使用者实际情况相匹配，进而提升助眠效果。
本实施例所述敏感因素数据库的其它结构和效果均匀实施例一一致，不再 赘述。

Claims (9)

1.一种敏感因素数据库的构建方法，其特征在于，各组目标群体包括至少一个检测样本，并通过以下方式获得基础数据信息和睡眠敏感因素信息：
第一步，采集各检测样本的基础数据信息，并以此对检测样本进行目标群体归类；
第二步，设定基础敏感因素的数量和种类，对各检测样本的各种基础敏感因素进行数据采集，并被完整存储，在采集过程中，所述基础数据采集器通过间隔采集方式采集数据并形成单帧数据包，单帧数据包内包含与各种基础敏感因素的基础数据组SSb～n～j，其中，b为基础敏感因素编号，n为同一目标群体内的检测样本编号，j为该检测样本沿时间顺序排列的单帧数据包编号；
第三步，对各检测样本的实际觉醒时长进行检测，以此获得与各检测样本对应的实际觉醒时长SOLn；
第四步，利用各组基础敏感因素的基础数据组计算获得对应的初级敏感系数Trb，将初级敏感系数Trb与设定的初级敏感阀值Tf比较，进行从基础敏感因素中筛选出初级敏感因素，具体地，通过以下方式获得初级敏感因素：
首先，通过以下公式计算获得参数rb，
Figure FDA0003315652380000011
其中，
Figure FDA0003315652380000012
为该目标群体内各检测样本的各单帧数据内对应基础数据的总和，SOLn～j为第n个检测样本的第j个单帧数据包对应的觉醒时长，
之后，利用参数rb计算获得初级敏感系数Trb，
Figure FDA0003315652380000013
Figure FDA0003315652380000014
为该目标群体的单帧数据包数量总和，
最后，设定初级敏感阀值Tf，当Trb＞Tf时，对应的基础敏感因素被设定为初级敏感因素；
第五步，利用与各初级敏感因素对应的基础数据组计算获得与各初级敏感因素对应的权重系数βb，利用各权重系数βb计算高级敏感系数Tβb，将高级敏感系数Tβb与设定的高级敏感阀值T’f比较，进行从初级敏感因素中筛选出高级敏感因素；
第六步，利用高级敏感因素建立针对该目标群体的觉醒时长预测模型，并形成与该目标群体对应的睡眠敏感因素信息；
第七步，对各组目标群体逐个进行第一步至第六步操作，并以此归纳形成具有各目标群体基础数据信息以及对应睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型的敏感因素数据库。
2.根据权利要求1所述的一种敏感因素数据库的构建方法，其特征在于，在第五步中，通过以下方式获得高级敏感因素：
首先，通过计算获得该目标群体的觉醒时长平均值Msol，
Figure FDA0003315652380000021
之后，利用该目标群体中各检测样本的各单帧数据包对应的Msol、SOLn～j以及SSb～n～j计算获得与各初级敏感因素对应的权重系数βb，具体地，
Figure FDA0003315652380000022
再后，利用与各初级敏感因素对应的基础数据组SSb～n～j计算获得基础数据平均值MSSb～n～j，
Figure FDA0003315652380000023
进而计算基础数据与基础数据平均值间的差值SS’b～n～j，
Figure FDA0003315652380000024
Figure FDA0003315652380000025
再后，利用权重系数βb计算获得觉醒时长预估值SOL’n～j，
Figure FDA0003315652380000026
Figure FDA0003315652380000027
利用权重系数βb计算获得高级敏感系数Tβb，
Figure FDA0003315652380000028
最后，设定高级敏感阀值T’f，当Tβb＞T’f时，对应的初级敏感因素被设定为高级敏感因素。
3.根据权利要求1所述的一种敏感因素数据库的构建方法，其特征在于，在第六步中，利用高级敏感因素、Msol、SOLn～j以及SSb～n～j建立觉醒时长预测模型，
Figure FDA0003315652380000031
当参数b对应的基础敏感因素未被设定为高级敏感因素时，对应的参数βb＝0。
4.根据权利要求1或2所述的一种敏感因素数据库的构建方法，其特征在于，所述基础数据信息包括性别信息、年龄信息、身高信息、体重信息、睡眠时间信息以及职业信息中的一种或多种，通过上述各类信息进行差异化区间划分并形成具有差异化基础数据信息的目标群体。
5.根据权利要求1或2所述的一种敏感因素数据库的构建方法，其特征在于，所述基础敏感因素包括脑电信息、眼电信息、肌电信息、心电信息、呼吸频率信息、皮电信息、心率信息以及皮肤温度信息中的一种或多种，所述基础敏感因素被依次顺序编号为1至b。
6.根据权利要求1或2所述的一种敏感因素数据库的构建方法，其特征在于，当n＝1时，所述系统可形成针对单个检测样本的觉醒时长预测模型。
7.一种使用权利要求1-6任一所述构建方法的助眠系统，其特征在于，包括：
基础数据采集器，通过便携式设备获取基础参数信息；
敏感因素数据库，通过构建方法构建形成，存储有多组目标群体的基础数据信息以及对应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型，各组目标群体间具有差异的基础数据信息；
处理器，接收来自基础数据采集器的基础数据，通过与所述敏感因素数据库内的基础数据信息进行比对获得对应的睡眠敏感因素信息和觉醒时长预测模型；
所述系统在运行时，通过以下步骤实现：
首先，基础数据采集器采集用户的基础数据，并向处理器传输；
之后，处理器接收基础数据并与敏感因素数据库内各目标群体的基础数据信息进行对比，以此将用户归类至对应目标群体中；
最后，处理器根据对应目标群体获得对应的睡眠敏感因素信息，为配置与所述睡眠敏感因素信息对应的助眠设备提供依据。
8.根据权利要求7所述的一种助眠系统，其特征在于，所述系统包括助眠设备，所述处理器根据获得的觉醒时长预测模型确定助眠设备种类，进而根据实时的睡眠敏感因素信息参数控制所述助眠设备。
9.根据权利要求8所述的一种助眠系统，其特征在于，所述助眠设备包括光照调节设备、温度调节设备、湿度调节设备、音乐播放设备、气味调节设备、按摩设备、睡姿调节设备中的一种或多种，处理器通过实时接收睡眠敏感因素信息参数控制助眠设备开启种类和工作状态。
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