CN114431837B - 一种睡眠状态控制方法、装置、助眠设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种睡眠状态控制方法、装置、助眠设备及存储介质，所述方法包括：获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。本发明可预估出用户的入睡时间，并基于预估出的入睡时间来对助眠设备进行控制，以辅助用户进入睡眠状态。
Description
技术领域
本发明涉及助眠设备的控制技术领域，尤其涉及一种睡眠状态控制方法、装置、助眠设备及存储介质。
背景技术
目前，助眠类产品在控制助眠类功能，如光照亮度、音乐强弱等的状态调节与关闭动作上，基本都是用户手动去控制。一般来说，都是用户在入睡之前将助眠类产品提前设置工作倒计时，这样就会造成用户入睡后仍在播放催眠音乐，闪烁助眠灯光，设备持续耗电的问题。又或者，当助眠类产品已经停止工作了，而用户却还没有进入睡眠状态，用户造成不便。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种睡眠状态控制方法、装置、助眠设备及存储介质，旨在解决现有技术中的助眠产品无法实现个性化助眠控制，且容易造成用户入睡后仍在播放催眠音乐，闪烁助眠灯光，设备持续耗电的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种睡眠状态控制方法，其中，所述方法包括：
获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；
根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；
根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。
在一种实现方式中，所述入睡时间估计模型的建立方式包括：
采集用户在预设时间段内的睡眠状态数据与清醒状态数据，并基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数，其中，所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据分别用于反映用户的脑电信号在睡眠状态与清醒状态下的波动变化；
从所述睡眠状态数据中提取用户的实际入睡时间，基于所述实际入睡时间与所述睡眠状态评估函数，确定所述入睡时间估计模型。
在一种实现方式中，所述基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数，包括：
根据所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据，其中，所述睡眠昼夜节律数据用于反映所述用户的睡眠行为与觉醒行为在昼夜之间的周期性变化，所述睡眠稳态数据用于反映用户的睡眠压力的变化状态；
根据所述睡眠昼夜节律数据与所述睡眠稳态数据，确定所述睡眠状态评估函数。
在一种实现方式中，所述根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，包括：
根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间的时长相同的震荡衰减曲线；
将所述震荡衰减曲线作为所述设备调节曲线。
在一种实现方式中，根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，包括：
根据所述设备调节曲线，确定所述设备调节曲线所对应的功能属性；
基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，以实现对所述助眠设备的所述工作状态的控制。
在一种实现方式中，所述基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，包括：
若所述功能属性为声音属性，则获取所述助眠设备上的音乐播放功能的播放参数；
将所述播放参数按照所述设备调节曲线进行控制。
在一种实现方式中，所述基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，包括：
若所述功能属性为光线属性，则获取所述助眠设备上的助眠光线设置功能的光线参数；
将所述光线参数按照所述设备调节曲线进行控制。
第二方面，本发明实施例还提供一种睡眠状态控制装置，其中，所述装置包括：
入睡时间预估模块，用于获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；
调节曲线确定模块，用于根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；
睡眠状态控制模块，用于根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。
在一种实现方式中，所述装置包括入睡时间估计模型建立模块，所述入睡时间估计模型建立模块包括：
评估函数确定单元，用于采集用户在预设时间段内的睡眠状态数据与清醒状态数据，并基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数；
估计模型建立单元，用于从所述睡眠状态数据中提取用户的实际入睡时间，基于所述实际入睡时间与所述睡眠状态评估函数，确定所述入睡时间估计模型。
在一种实现方式中，所述评估函数确定单元包括：
数据确定子单元，用于根据所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据，其中，所述睡眠昼夜节律数据用于反映所述用户的睡眠行为与觉醒行为在昼夜之间的周期性变化，所述睡眠稳态数据用于反映用户的睡眠压力的变化状态；
函数确定子单元，用于根据所述睡眠昼夜节律数据与所述睡眠稳态数据，确定所述睡眠状态评估函数。
在一种实现方式中，所述调节曲线确定模块包括：
曲线匹配单元，用于根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间的时长相同的震荡衰减曲线；
曲线确定单元，用于将所述震荡衰减曲线作为所述设备调节曲线。
在一种实现方式中，所述睡眠状态控制模块包括：
功能属性确定单元，用于根据所述设备调节曲线，确定所述设备调节曲线所对应的功能属性；
助眠设备控制单元，用于基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，以实现对所述助眠设备的所述工作状态的控制。
在一种实现方式中，所述助眠设备控制单元包括：
播放参数获取子单元，用于若所述功能属性为声音属性，则获取所述助眠设备上的音乐播放功能的播放参数；
设备播放控制子单元，用于将所述播放参数按照所述设备调节曲线进行控制。
在一种实现方式中，所述助眠设备控制单元包括：
光线参数获取子单元，用于若所述功能属性为光线属性，则获取所述助眠设备上的助眠光线设置功能的光线参数；
光线控制子单元，用于将所述光线参数按照所述设备调节曲线进行控制。
第三方面，本发明实施例还提供一种助眠设备，所述助眠设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的睡眠状态控制程序，所述处理器执行所述睡眠状态控制程序时，实现如上述方案中任一项所述的睡眠状态控制方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有睡眠状态控制程序，所述睡眠状态控制程序被处理器执行时，实现如上述方案中任一项所述的睡眠状态控制方法的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种睡眠状态控制方法，所述方法包括：获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。本发明可预估出用户的入睡时间，并基于预估出的入睡时间来对助眠设备进行控制，以辅助用户进入睡眠状态，实现了对助眠设备的个性化控制，且有效避免了用户入睡后仍在播放催眠音乐，闪烁助眠灯光，设备持续耗电的情况。
附图说明
图1为本发明实施例提供的睡眠状态控制方法的具体实施方式的流程图。
图2为本发明实施例提供的助眠设备的结构示意图。
图3为本发明实施例提供的睡眠状态控制方法中睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据的示意图。
图4为本发明实施例提供的睡眠状态控制方法中睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据进行拟合的示意图。
图5为本发明实施例提供的睡眠状态控制方法中设备调节曲线的示意图。
图6为本发明实施例提供的睡眠状态控制装置的原理图。
图7为本发明实施例提供的助眠设备的原理图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例提供一种睡眠状态控制方法，使用本实施例的方法，可有效避免了用户入睡后仍在播放催眠音乐，闪烁助眠灯光，设备持续耗电的情况。具体实施时，本实施例首先获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间。然后根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态。最后根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。本发明可预估出用户的入睡时间，并基于预估出的入睡时间来对助眠设备进行控制，以辅助用户进入睡眠状态，实现了对助眠设备的个性化控制。
举例说明，本实施例预先建立一个入睡时间估计模型，该入睡时间估计模型可用于用户的入睡时间进行预估。因此当助眠设备启动后，就会获取当前时刻，然后将当前时刻输入至入睡时间估计模型，该入睡时间估计模型就可以输出预估入睡时间。比如获取到的当前时刻为20:00，入睡时间估计模型输出的预估入睡时间为18分钟，也就是说，用户会在20:18进入睡眠状态。当确定了入睡时间后就会获取与该入睡时间所对应的设备调节曲线，然后就会按照该设备调节曲线来对助眠设备进行控制，从而辅助用户能够在20:18进入睡眠状态。由此可见，本实施例可预估出用户的入睡时间，然后基于预估出的入睡时间来对助眠设备进行控制，以确保用户可在入睡时间内进入睡眠，不但可以防止助眠设备过早停止工作影响用户的睡眠质量，也可以防止助眠设备在用户进入睡眠状态后还持续工作，避免设备持续耗电。
示例性方法
本实施例的睡眠状态控制方法可应用于助眠设备中，该助眠设备可为穿戴式助眠设备，比如头戴式头枕、颈枕等设备。具体可如图2中所示，图3中即为一种助眠设备，该助眠设备为头戴式，包括环形头带10以及设置在该环形头带上的主机20以及脑电记录电极组30，通过该电脑记录电极组30可记录用户的脑电信号，并将该电脑信号进行存储至主机20中。此外，本实施例中的环形头带10还设置有耳机模组40、眼罩50、松紧调节钮60以及光照模组70，使得助眠设备具备更多的功能。具体地，如图1中所示，本实施例的睡眠状态控制方法包括如下步骤：
步骤S100、获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间。
本实施例首先获取当前时刻以及入睡时间估计模型，然后将当前时刻输入至入睡时间估计模型中，通过该入睡时间估计模型输出预估入睡时间。在本实施例中，所述入睡时间估计模型是基于用户在过去一段时间的脑电信号的波动情况来建立的。所述脑电信号（ElectroencephalographyG）是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，含有丰富的大脑活动信息。
在一种实现方式中，本实施例在建立入睡时间估计模型时包括如下步骤：
步骤S101、采集用户在预设时间段内的睡眠状态数据与清醒状态数据，并基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数，其中，所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据分别用于反映用户的脑电信号在睡眠状态与清醒状态下的波动变化；
步骤S102、从所述睡眠状态数据中提取用户的实际入睡时间，基于所述实际入睡时间与所述睡眠状态评估函数，确定所述入睡时间估计模型。
由于人体的睡眠与觉醒等行为显示出昼夜之间周期性的变化。比如，人的体温早晨稍低，白天逐渐上升，到黄昏又高一些。新陈代谢活动，白天分解过程旺盛，晚间则同化过程增强。白天交感神经活动占优势，夜晚副交感神经活动占优势。人体的肾上腺素含量在白天某一时刻达到一定水平，然后逐渐下降，12小时后再度上升。这些生理变化在一天之中的波动范围是恒定的，称为生物钟。人类习惯于白天工作夜晚睡眠，一天24小时，与之相适应的是人的机体白天适宜于活动，夜晚身体机能使白天产生的变化得以恢复。基于此，本实施例可采集用户在预设时间段内的睡眠状态数据与清醒状态数据，所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据分别用于反映用户的脑电信号在睡眠状态与清醒状态下的波动变化。也就是说，本实施例采集就是用户在睡眠状态下与清醒状态下的脑电信号，比如采集连续7天或者连续一个月内的脑电信号。由于采集到的脑电信号时成周期性变化的，因此，本实施例基于呈周期性变化的脑电信号，就可以确定出睡眠昼夜节律数据，所述睡眠昼夜节律数据用于反映所述用户的睡眠行为与觉醒行为在昼夜之间的周期性变化。在本实施例中，睡眠昼夜节律数据的周期为24小时，呈现出类正弦曲线状的波动，如图3中所示，因此本实施例中将采集到的脑电信号采用多种频率的正弦函数进行拟合睡眠昼夜节律数据
，计算方式如下所示：
其中，n的典型值为4；昼夜节律a1=1.0，a2=0.2，a3=0.1，a4=0.02；
而由于人体在早晨清醒后，活动使腺苷持续积累，会形成睡眠压力，该睡眠压力会随着时间发生变化，因此，本实施例基于在睡眠状态下与清醒状态下的脑电信号，还可得出睡眠稳态数据。所述睡眠稳态数据用于反映用户的睡眠压力的变化状态，睡眠稳态数据在生理学上的理解是，清醒状态下类似增长型指数，睡眠压力不断增大；睡眠状态下类似下降型指数，睡眠压力不断减小，如图3所示，因此，本实施例在清醒状态用增长型指数函数拟合睡眠稳态数据
，计算方式如下所示：
其中，睡眠稳态曲线参数U的典型值为200；
（睡眠周期为24小时），t为当前时间。
由于睡眠状态受到睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据两大因素相互作用、相互调节，因此睡眠状态评估函数可以由睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据拟合而成，如图4中所示。
睡眠状态评估函数
计算方式如下所示：
其中，
是睡眠稳态数据；
是睡眠昼夜节律数据：α是双因素权重系数，典型值为
。
由于本实施例采集了用户在预设时间段内的睡眠状态数据，因此，本实施例可从该睡眠状态数据中提取用户的实际入睡时间，然后将提取到的实际入睡时间与上述睡眠状态评估函数进行拟合，得到入睡时间估计模型，具体地，所述入睡时间估计模型中的估计函数为：
其中，
为预估入睡时间，入睡系数典型值是
，衰减系数典型值
。
当得到所述入睡时间估计模型后，本实施例即可获取当前时刻，然后将当前时刻输入至该入睡时间估计模型中，通过其中的估计函数即可计算出预估入睡时间。
步骤S200、根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态。
当得到所述预估入睡时间后，本实施例可根据该预估入睡时间确定与之匹配的设备调节曲线，该设备调节曲线是用于对助眠设备进行调节控制的，通过对助眠设备的调节，从而辅助用户尽快地进入睡眠。因此，该设备调节曲线所反映的是用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态。
在一种实现方式中，本实施例在确定设备调节曲线时，包括如下步骤：
步骤S201、根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间的时长相同的震荡衰减曲线；
步骤S202、将所述震荡衰减曲线作为所述设备调节曲线。
在具体实施时，由于本实施例的设备调节曲线是用于对助眠设备进行调节，以使得助眠设备的工作状态发生变化，并通过助眠设备来辅助用户在预估入睡时间内进入睡眠状态。因此，本实施例中的设备调节曲线时与预估入睡时间是契合的，此外，由于本实施例中的设备调节曲线是用于对助眠设备进行控制，且用于帮助用户尽早入睡的，因此就需要将助眠设备播放的音乐切换成更加舒缓、或者播放的音量更小、或者输出的助眠光线更加柔和，因此设备调节曲线是衰减的，如图5所示。为此，本实施例预先按照时长设置了多个震荡衰减曲线，因此，在确定出预估入睡时间后，就可以基于时长调取为与该时长相同的震荡衰减曲线，并将调取得到的震荡衰减曲线作为设备调节曲线。比如，预估入睡时间为18分钟，因此就可以调取18分钟的震荡衰减曲线作为设备调节曲线。
本实施例中的震荡衰减曲线可表示为：
其中，t取值范围是 [0，
]，
为预估入睡时间；
为初始化助眠设备参数（如：音乐音量），由用户调节到其舒适值时系统所获得。
此外，本实施例的助眠设备具有多种功能，从图2中的助眠设备的结构示意图中可以看出，助眠设备上包括有耳机模组40、眼罩50、松紧调节钮60以及光照模组70，因此该助眠设备上至少包括：音乐播放功能、遮光功能、助眠光线调节功能以及环形头带的松紧度调节功能。而为了对助眠设备的工作状态进行控制，则就需要对这个功能进行调节，为此，本实施例获取到设备调节曲线是与助眠设备的功能进行对应的，也就是说针对助眠设备的音乐播放调节与光线调节所对应的设备调节曲线是不相同的，因此，本实施例在根据预估入睡时间确定震荡衰减曲线时，是会针对助眠设备的功能获取到对应的震荡衰减曲线的，然后所有功能的震荡衰减曲线均作为设备调节曲线。
步骤S300、根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。
当得到设备调节曲线后，本实施例就可根据该设备调节曲线来对助眠设备进行调节，使得助眠设备的工作状态发生变化，并通过助眠设备来辅助用户在预估入睡时间内进入睡眠状态。
在一种实现方式中，本实施例在对助眠设备的工作状态进行控制时，包括如下步骤：
步骤S301、根据所述设备调节曲线，确定所述设备调节曲线所对应的功能属性；
步骤S302、基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，以实现对所述助眠设备的所述工作状态的控制。
具体地，本实施例在获取到设备调节曲线后，需确定每个设备调节曲线所对应的功能属性，即确定该设备调节曲线是对应助眠设备上的哪一个功能进行调节的，然后再控制助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，从而调节助眠设备的工作状态，并且辅助用户入睡。在一种实现方式中，若确定设备调节曲线的功能属性为声音属性，则说明该设备调节曲线是用于对助眠设备上的音乐播放功能进行控制的。此时，就可以获取所述助眠设备上的音乐播放功能的播放参数，并将所述播放参数按照所述设备调节曲线进行控制。如将音乐播放的音量按照图5中的震荡衰减曲线慢慢降低，辅助用户尽快进入睡。在另一种实现方式中，若确定设备调节曲线的功能属性为光线属性，则说明该设备调节曲线是用于对助眠设备上的助眠光线调节功能进行控制的。此时，就可以获取所述助眠设备上的助眠光线设置功能的光线参数，并将所述光线参数按照所述设备调节曲线进行控制。比如，将光照模组70发出的助眠光纤的亮度按照图5中的震荡衰减曲线慢慢降低，辅助用户尽快进入睡。在其他实现方式中，本实施例如果确定设备调节曲线的功能属性为对环形头带的松紧度进行调节时，同样可获取此时助眠设备上的环形头带的松紧度，然后根据设备调节曲线来对松紧度进行调节，以使得用户更加舒适，帮助用户尽快入睡。在本实施例中，设备调节曲线的调节时长即为预估入睡时间的时长，这样就使得预估入睡时间与调节时长匹配，即用户入睡了，此时助眠设备也就不再工作了，这样可以确保用户可在入睡时间内进入睡眠，不但可以防止助眠设备过早停止工作影响用户的睡眠质量，也可以防止助眠设备在用户进入睡眠状态后还持续工作，避免设备持续耗电。
综上，本实施例首先获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间。然后根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态。最后根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。本发明可预估出用户的入睡时间，并基于预估出的入睡时间来对助眠设备进行控制，以辅助用户进入睡眠状态，实现了对助眠设备的个性化控制。
示例性装置
基于上述实施例，本发明还提供一种睡眠状态控制装置，如图6中所示，本实施例中的装置包括入睡时间预估模块10、调节曲线确定模块20以及睡眠状态控制模块30。具体地，所述入睡时间预估模块10，用于获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间。所述调节曲线确定模块20，用于根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态。所述睡眠状态控制模块30，用于根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。
在一种实现方式中，所述装置包括入睡时间估计模型建立模块，所述入睡时间估计模型建立模块包括：
评估函数确定单元，用于采集用户在预设时间段内的睡眠状态数据与清醒状态数据，并基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数；
估计模型建立单元，用于从所述睡眠状态数据中提取用户的实际入睡时间，基于所述实际入睡时间与所述睡眠状态评估函数，确定所述入睡时间估计模型。
在一种实现方式中，所述评估函数确定单元包括：
数据确定子单元，用于根据所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据，其中，所述睡眠昼夜节律数据用于反映所述用户的睡眠行为与觉醒行为在昼夜之间的周期性变化，所述睡眠稳态数据用于反映用户的睡眠压力的变化状态；
函数确定子单元，用于根据所述睡眠昼夜节律数据与所述睡眠稳态数据，确定所述睡眠状态评估函数。
在一种实现方式中，所述调节曲线确定模块20包括：
曲线匹配单元，用于根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间的时长相同的震荡衰减曲线；
曲线确定单元，用于将所述震荡衰减曲线作为所述设备调节曲线。
在一种实现方式中，所述睡眠状态控制模块30包括：
功能属性确定单元，用于根据所述设备调节曲线，确定所述设备调节曲线所对应的功能属性；
助眠设备控制单元，用于基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，以实现对所述助眠设备的所述工作状态的控制。
在一种实现方式中，所述助眠设备控制单元包括：
播放参数获取子单元，用于若所述功能属性为声音属性，则获取所述助眠设备上的音乐播放功能的播放参数；
设备播放控制子单元，用于将所述播放参数按照所述设备调节曲线进行控制。
在一种实现方式中，所述助眠设备控制单元包括：
光线参数获取子单元，用于若所述功能属性为光线属性，则获取所述助眠设备上的助眠光线设置功能的光线参数；
光线控制子单元，用于将所述光线参数按照所述设备调节曲线进行控制。
本实施例的睡眠状态控制装置中各个模块的工作原理与上述方法实施例中各个步骤的原理相同，此处不再赘述。
基于上述实施例，本发明还提供了一种助眠设备，所述助眠设备的结构示意图如图2中所示，其原理框图可以如图7所示。该助眠设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器，所述处理器与所述存储器设置在主机中。其中，该助眠设备的处理器用于提供计算和控制能力。该助眠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和计算机程序。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。该助眠设备的网络接口用于与外部的终端通过网络通讯连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种睡眠状态控制方法。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的助眠设备的限定，具体的助眠设备以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种助眠设备，助眠设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的睡眠状态控制方法程序，处理器执行睡眠状态控制方法程序时，实现如下操作指令：
获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；
根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；
根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。
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于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，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营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以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、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。
综上，本发明公开了一种睡眠状态控制方法、装置、助眠设备及存储介质，所述方法包括：获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态。本发明可预估出用户的入睡时间，并基于预估出的入睡时间来对助眠设备进行控制，以辅助用户进入睡眠状态。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (4)
1.一种睡眠状态控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；
根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；
根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态；
所述入睡时间估计模型的建立方式包括：
采集用户在预设时间段内的睡眠状态数据与清醒状态数据，并基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数，其中，所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据分别用于反映用户的脑电信号在睡眠状态与清醒状态下的波动变化；
从所述睡眠状态数据中提取用户的实际入睡时间，基于所述实际入睡时间与所述睡眠状态评估函数，确定所述入睡时间估计模型；
所述基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数，包括：
根据所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据，其中，所述睡眠昼夜节律数据用于反映所述用户的睡眠行为与觉醒行为在昼夜之间的周期性变化，所述睡眠稳态数据用于反映用户的睡眠压力的变化状态；
根据所述睡眠昼夜节律数据与所述睡眠稳态数据，确定所述睡眠状态评估函数；
其中，所述睡眠昼夜节律数据的计算方式为：
其中，n的典型值为4；昼夜节律a1=1.0，a2=0.2，a3=0.1，a4=0.02；
所述睡眠稳态数据的计算方式为：
睡眠状态评估函数计算方式为：
其中，
是睡眠稳态数据；
是睡眠昼夜节律数据：α是双因素权重系数，典型值为
；
所述入睡时间估计模型中的估计函数为：
其中，
为预估入睡时间，入睡系数典型值是
，衰减系数典型值
；
所述根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，包括：
根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间的时长相同的震荡衰减曲线；
将所述震荡衰减曲线作为所述设备调节曲线；
所述震荡衰减曲线表示为：
其中，t取值范围是 [0，
]，
为预估入睡时间；
为初始化助眠设备参数，由用户调节到舒适值时系统所获得；
所述设备调节曲线是与助眠设备的功能进行对应的，在根据预估入睡时间确定震荡衰减曲线时，是会针对助眠设备的功能获取到对应的震荡衰减曲线的，然后将所有功能的震荡衰减曲线均作为设备调节曲线；根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，包括：
根据所述设备调节曲线，确定所述设备调节曲线所对应的功能属性；
基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，以实现对所述助眠设备的所述工作状态的控制；
所述基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，包括：
若所述功能属性为声音属性，则获取所述助眠设备上的音乐播放功能的播放参数；
将所述播放参数按照所述设备调节曲线进行控制；
若所述功能属性为光线属性，则获取所述助眠设备上的助眠光线设置功能的光线参数；
将所述光线参数按照所述设备调节曲线进行控制；
如果确定设备调节曲线的功能属性为对环形头带的松紧度进行调节时，获取所述助眠设备上的环形头带的松紧度，然后根据设备调节曲线来对松紧度进行调节。
2.一种睡眠状态控制装置，其特征在于，所述装置包括：
入睡时间预估模块，用于获取当前时刻与预设的入睡时间估计模型，并根据所述当前时刻与所述入睡时间估计模型，确定出预估入睡时间；
调节曲线确定模块，用于根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间所对应的设备调节曲线，所述设备调节曲线用于反映用户在进入睡眠状态前，预设的助眠设备的工作状态的变化状态；
睡眠状态控制模块，用于根据所述设备调节曲线对所述助眠设备的工作状态进行控制，以使得用户按照所述预估入睡时间进入睡眠状态；
所述装置包括入睡时间估计模型建立模块，所述入睡时间估计模型建立模块包括：
评估函数确定单元，用于采集用户在预设时间段内的睡眠状态数据与清醒状态数据，并基于所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠状态评估函数，其中，所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据分别用于反映用户的脑电信号在睡眠状态与清醒状态下的波动变化；
估计模型建立单元，用于从所述睡眠状态数据中提取用户；
所述评估函数确定单元包括：
数据确定子单元，用于根据所述睡眠状态数据与所述清醒状态数据，确定睡眠昼夜节律数据与睡眠稳态数据，其中，所述睡眠昼夜节律数据用于反映所述用户的睡眠行为与觉醒行为在昼夜之间的周期性变化，所述睡眠稳态数据用于反映用户的睡眠压力的变化状态；
函数确定子单元，用于根据所述睡眠昼夜节律数据与所述睡眠稳态数据，确定所述睡眠状态评估函数；
其中，所述睡眠昼夜节律数据的计算方式为：
其中，n的典型值为4；昼夜节律a1=1.0，a2=0.2，a3=0.1，a4=0.02；
所述睡眠稳态数据的计算方式为：
睡眠状态评估函数计算方式为：
其中，
是睡眠稳态数据；
是睡眠昼夜节律数据：α是双因素权重系数，典型值为
；
所述入睡时间估计模型中的估计函数为：
其中，
为预估入睡时间，入睡系数典型值是
，衰减系数典型值
；
所述调节曲线确定模块包括：
曲线匹配单元，用于根据所述预估入睡时间，获取与所述预估入睡时间的时长相同的震荡衰减曲线；
曲线确定单元，用于将所述震荡衰减曲线作为所述设备调节曲线；
所述震荡衰减曲线表示为：
其中，t取值范围是 [0，
]，
为预估入睡时间；
为初始化助眠设备参数，由用户调节到舒适值时系统所获得；
所述设备调节曲线是与助眠设备的功能进行对应的，在根据预估入睡时间确定震荡衰减曲线时，是会针对助眠设备的功能获取到对应的震荡衰减曲线的，然后将所有功能的震荡衰减曲线均作为设备调节曲线；
所述睡眠状态控制模块包括：
功能属性确定单元，用于根据所述设备调节曲线，确定所述设备调节曲线所对应的功能属性；
助眠设备控制单元，用于基于所述功能属性，将所述助眠设备上与所述功能属性所对应的设备功能按照所述设备调节曲线进行控制，以实现对所述助眠设备的所述工作状态的控制；
所述助眠设备控制单元包括：
播放参数获取子单元，用于若所述功能属性为声音属性，则获取所述助眠设备上的音乐播放功能的播放参数；
设备播放控制子单元，用于将所述播放参数按照所述设备调节曲线进行控制；
光线参数获取子单元，用于若所述功能属性为光线属性，则获取所述助眠设备上的助眠光线设置功能的光线参数；
光线控制子单元，用于将所述光线参数按照所述设备调节曲线进行控制；
如果确定设备调节曲线的功能属性为对环形头带的松紧度进行调节时，获取所述助眠设备上的环形头带的松紧度，然后根据设备调节曲线来对松紧度进行调节。
3.一种助眠设备，其特征在于，所述助眠设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的睡眠状态控制程序，所述处理器执行所述睡眠状态控制程序时，实现如权利要求1所述的睡眠状态控制方法的步骤。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有睡眠状态控制程序，所述睡眠状态控制程序被处理器执行时，实现如权利要求1所述的睡眠状态控制方法的步骤。
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