CN115881305B - 一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法、系统和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法，包括：采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理、时帧处理和时帧特征分析，生成生理体征特征和环境因素特征；对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠趋稳性量化报告。本发明能够实现对用户睡眠趋稳性的系统性量化分析，评估睡眠环境因素对睡眠趋稳性的关联影响，动态调整环境，提升用户的睡眠趋稳性、睡眠体验和睡眠质量。

Description

一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法、系统和装置

技术领域

本发明涉及睡眠趋稳性检测量化及辅助干预领域，特别涉及一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法、系统和装置。

背景技术

睡眠是人的基本生理需求和生命健康基本保障，通常一觉睡到天亮代表正常健康的睡眠。此外，随着睡眠时间持续增加并逐渐趋向睡眠结束，睡眠会越来越浅，这也是人类正常健康睡眠的重要生物规律或标识且具备重大的进化、生理、心理和社会意义，而由于睡眠环境改变、心理压力过大、神经或精神疾病等因素影响，会破坏这一重要生物规律或标识。在这里，我们可以将这一重要生物规律或标识，暂称为睡眠趋向性或趋稳性。

睡眠趋向性或趋稳性区别于睡眠昼夜节律和睡眠时相分期，睡眠昼夜节律广泛定义为多日长期的睡眠和觉醒、入睡和起床的24小时大尺度行为规律，睡眠时相分期则定义为一次睡眠过程中的浅睡眠、深睡眠和快速眼动睡眠相互交替的小周期情况；而睡眠趋向性或趋稳性是用户睡眠状态连续变化中的正常模式交替基线水平由深到浅的趋势、用户睡眠生理心理状态对睡眠状态趋势变化稳定性和合理性的综合整体衡量，是睡眠实践评价中最不可或缺的一项指标。

目前无论在临床诊疗还是健康管理中，国内外都没有一个明确的框架和方法来系统性量化分析和综合评价用户的睡眠趋向性或趋稳性强度，同时实现对用户的睡眠趋稳性进行辅助干预，即对用户睡眠状态连续变化中的正常模式交替基线水平由深到浅的趋势、用户睡眠生理心理状态对睡眠状态趋势变化稳定性和合理性的科学量化和辅助干预，进而来提升用户的睡眠体验和睡眠质量。

现有技术中存在着一些睡眠干预的发明专利,例如，专利文献CN104434068A公开了利用体温及心率信息监测人体所处的睡眠阶段，判断人体的睡眠质量，但不同的睡眠阶段的分解是离散的，缺乏连续性，量化误差较大，导致后续控制细粒度不高；对于环境的影响仅提到了综合分析，并无具体实施方案。专利文献CN115525081A公开了一种建筑室内环境自适应调节系统及控制方法，其中数据处理模块用于综合使用者体态姿势信息和同时段环境采集信息，判断使用者的即时光热舒适度感受，生成相应的调节指令，并发送至对应的执行模块，然而上述方案也仅是笼统地提到了综合使用，并未对睡眠过程开展深入分析，也无提出可实施方式。

因此，亟需对睡眠过程中的趋向性或趋稳性进行准确、智能、连续性的量化，以辅助睡眠体验的改善。

发明内容

针对现有方法的以上缺陷及改进需求，本发明的目的在于提供一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法，通过对用户的生理体征数据和环境因素数据进行采集分析和特征提取，实现对用户睡眠趋稳性的系统性量化分析，进一步评估分析睡眠环境因素对睡眠趋稳性的关联影响，提取最佳睡眠趋稳性环境优化方案并实现对睡眠环境的动态优化调整，提升用户的睡眠趋稳性、睡眠体验和睡眠质量，辅助用户相关的健康管理。本发明还提供了一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的系统，用于实现上述方法。本发明还提供了一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的装置，用于实现上述系统。

根据本发明的目的，本发明提出了一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法，包括以下步骤：

采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行时帧特征分析，生成生理体征特征和环境因素特征；

对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠趋稳性量化报告。

更优地，所述生理体征数据至少包括脑电信号数据、心电信号数据、呼吸信号数据、血氧信号数据和体温信号数据；所述生理体征信息至少包括脑电状态信息、心电状态信息、呼吸状态信息、血氧状态信息和体温状态信息。

更优地，所述环境因素数据至少包括光照信号数据、光谱信号数据、气压信号数据、温度信号数据、湿度信号数据、微颗粒信号数据、噪声信号数据、氧气浓度信号数据、二氧化碳浓度信号数据和甲醛浓度信号数据；所述环境因素信息至少包括光照状态信息、光谱状态信息、气压状态信息、温度状态信息、湿度状态信息、微颗粒状态信息、噪声状态信息、氧气浓度状态信息、二氧化碳浓度状态信息和甲醛浓度状态信息。

更优地，所述数据预处理至少包括A/D转换、重采样、去伪迹、降噪、陷波、带通滤波、去无效、重参考和平滑处理。

更优地，所述时帧处理是根据信号的采样率，以预设分帧步长对信号数据进行预设分帧时长窗口的滑动分割。

更优地，所述时帧特征分析至少包括数值特征分析、包络特征分析、功率谱特征分析、熵特征分析、分形特征分析和复杂度特征分析。

更优地，所述生理体征特征至少包括脑电信号特征、心电信号特征、呼吸信号特征、血氧信号特征和体温信号特征。

更优地，所述环境因素特征至少包括所述环境状态指标均值特征序列，光照信号特征、光谱信号特征、气压信号特征、温度信号特征、湿度信号特征、微颗粒信号特征、噪声信号特征、氧气浓度信号特征、二氧化碳浓度信号特征和甲醛浓度信号特征；所述环境状态指标均值特征序列由所述环境因素信息中不同信息类型的状态信号均值组成，至少包括光照度均值、光谱融合均值、气压均值、温度均值、湿度均值、微颗粒均值、噪声均值、氧气浓度均值、二氧化碳浓度均值和甲醛浓度均值。

更优地，所述对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报的步骤还具体包括：

对所述生理体征特征进行睡眠状态分析，识别用户的睡眠状态特征时相和睡眠状态水平，生成用户的睡眠状态特征曲线，提取睡眠持续期状态特征曲线；

对所述睡眠持续期状态特征曲线进行时序成分分析和趋稳性量化分析，提取所述睡眠趋稳性指数，生成所述睡眠趋稳性量化日报。

更优地，所述睡眠状态特征时相包括清醒期时相、快速眼动睡眠期时相、非快速眼动浅睡眠期时相和非快速眼动深睡眠期时相。

更优地，所述睡眠状态水平的取值划分方法，如下：

将每个睡眠状态特征时相划分为不同取值范围的水平等级，水平等级为连续正整数序列：

1)清醒期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且；

2)快速眼动睡眠期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且；

3)非快速眼动浅睡眠期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且；

4)非快速眼动深睡眠期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且。

更优地，所述睡眠持续期状态特征曲线的提取方法，如下：

1)按时帧时序获取所述生理体征特征，识别当前帧的睡眠状态特征时相并确定睡眠状态水平的取值；

2)求得所有时帧的全部睡眠状态水平，生成睡眠状态水平曲线；

3)根据数据平滑处理方法，对所述睡眠状态水平曲线进行数据平滑处理，生成睡眠状态特征曲线；

4)基于所述睡眠状态特征曲线，以第一个非清醒期时相帧为开始，最后一个非清醒期时相为结束对所述睡眠状态特征曲线进行截取，得到所述睡眠持续期状态特征曲线。

更优地，所述数据平滑处理方法至少包括移动平均、均值滤波、SG滤波、低通滤波、卡尔曼滤波。

更优地，所述时序成分分析至少包括加性时序成分分析和乘性时序成分分析。

更优地，所述睡眠趋稳性指数的计算方法，包括：

1)获取所述睡眠持续期状态特征曲线；

2)判断所述睡眠持续期状态特征曲线的时序特性是加性时间序列还是乘性时间序列，选择对应的加性时序成分分析或乘性时序成分分析；

3)对所述睡眠持续期状态特征曲线进行对应的时序成分分析，得到睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分，计算得到睡眠趋稳性强度；

4)提取所述睡眠持续期状态特征曲线的睡眠趋稳性因子系数；

5)计算所述睡眠趋稳性强度与所述睡眠趋稳性因子系数的乘积，生成所述睡眠趋稳性指数。

更优地，所述睡眠趋稳性强度的计算方法，如下：

1)若所述睡眠持续期状态特征曲线是加性时间序列，计算公式如下：

；

其中，为睡眠趋势性强度且，为求方差函数，分别为所述睡眠持续期状态时序趋势成分和所述睡眠持续期状态时序残差成分；

2)若所述睡眠持续期状态特征曲线是乘性时间序列，计算公式如下：

；

其中，为睡眠趋势性强度且，为求方差函数，分别为所述睡眠持续期状态时序趋势成分和所述睡眠持续期状态时序残差成分。

更优地，所述睡眠趋稳性因子系数的计算公式，如下：

；

其中，为睡眠趋稳性因子系数且，为所述睡眠持续期状态时序趋势成分的信号长度、信号最大值索引值和信号最小值索引值。

更优地，所述睡眠趋稳性量化日报至少包括睡眠趋稳性分析小结、所述睡眠趋稳性指数、所述睡眠状态水平曲线、所述睡眠持续期状态特征曲线、所述环境状态指标均值特征序列。

更优地，所述重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠趋稳性量化报告的步骤还具体包括：

对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据进行连续多日持续采集监测和跟踪分析，得到所述环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线；

计算所述环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线的关联特征，得到所述睡眠趋稳性环境影响因子序列，提取所述最佳睡眠趋稳性环境方案；

根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案；

根据所述睡眠环境优化调整方案，连接睡眠环境调控设备，对睡眠环境进行动态优化调整；

根据所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案，生成所述睡眠趋稳性量化报告。

更优地，所述睡眠趋稳性量化报告至少包括睡眠趋稳性分析总结、睡眠趋稳性调整方案、所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案。

更优地，所述睡眠趋稳性环境影响因子序列至少包括环境光源光照关联性指数、环境光源光谱关联性指数、环境气压关联性指数、环境温度关联性指数、环境湿度关联性指数、环境微颗粒关联性指数、环境噪声关联性指数、环境氧气浓度关联性指数、环境二氧化碳浓度关联性指数和环境甲醛浓度关联性指数；所述最佳睡眠趋稳性环境方案至少包括环境光源光照指导参数、环境光源光谱指导参数、环境气压指导参数、环境温度指导参数、环境湿度指导参数、环境微颗粒指导参数、环境噪声指导参数、环境氧气浓度指导参数、环境二氧化碳浓度指导参数和环境甲醛浓度指导参数；所述睡眠环境优化调整方案至少包括环境光源光照执行参数、环境光源光谱执行参数、环境气压执行参数、环境温度执行参数、环境湿度执行参数、环境微颗粒执行参数、环境噪声执行参数、环境氧气浓度执行参数、环境二氧化碳浓度执行参数和环境甲醛浓度执行参数；所述睡眠环境调控设备至少包括环境光源光照调控设备、环境光源光谱调控设备、环境气压调控设备、环境温度调控设备、环境湿度调控设备、环境微颗粒调控设备、环境噪声调控设备、环境氧气浓度调控设备、环境二氧化碳浓度调控设备和环境甲醛浓度调控设备。

更优地，所述睡眠趋稳性环境影响因子序列的提取方法，包括：

1)对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据的连续监测和跟踪分析，计算获得每日的所述环境状态指标均值特征序列、所述睡眠趋稳性指数；

2)按照日期时序，计算得到全部日期对应的所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线；

3)依次计算所述环境状态指标均值特征序列曲线中一类型的环境状态指标均值曲线与所述睡眠趋稳性指数曲线的关联性特征，生成睡眠趋稳性环境指标均值关联矩阵；

4)按照睡眠环境因素信息的不同信息类型，对所述睡眠趋稳性环境指标均值关联矩阵中不同信息类型睡眠环境因素信息的关联系数指标进行系数调和，生成所述睡眠趋稳性环境影响因子序列。

更优地，所述最佳睡眠趋稳性环境方案的提取方法，包括：

1)对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据的连续监测和跟踪分析，计算获得每日的所述环境状态指标均值特征序列、所述睡眠趋稳性指数；

2)按照日期时序，计算得到全部日期对应的所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线；

3)基于所述睡眠趋稳性指数曲线进行预设睡眠趋稳性指数阈值判断，筛选所述睡眠趋稳性指数曲线超过预设睡眠趋稳性指数阈值的对应日期，生成最佳睡眠趋稳性指数日期集合；

4)判断所述最佳睡眠趋稳性指数日期集合是否为空集，若为空集则对所述最佳睡眠趋稳性指数曲线的所述睡眠趋稳性指数进行降序排列并筛选预设头部数量，生成所述最佳睡眠趋稳性指数日期集合；

5)根据所述最佳睡眠趋稳性指数日期集合的日期，从所述环境状态指标均值特征序列曲线中提取对应日期的环境状态指标均值特征，生成最佳睡眠环境状态指标均值集合；

6)按照睡眠环境因素信息的不同信息类型，对所述最佳睡眠环境状态指标均值集合进行环境状态指标融合处理，生成最佳睡眠趋稳性环境方案。

更优地，所述环境状态指标融合处理的计算方式至少包括均值处理、正态加权处理、递增加权处理和递减加权处理。

根据本发明的目的，本发明提出了一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的系统，包括以下模块：

数据采集处理模块，用于采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

时帧特征分析模块，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成生理体征特征和环境因素特征；

趋稳性量化分析模块，用于对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

跟踪量化分析模块，用于对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告；

睡眠环境调控模块，用于根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案并对睡眠环境进行动态优化调整；

数据运营管理模块，用于对所述系统的全部过程数据进行统一存储和运行管理。

更优地，所述数据采集处理模块包括以下功能单元：

生理状态监测单元，用于采集用户睡眠过程的所述生理体征数据；所述生理体征数据至少包括脑电信号数据、心电信号数据、呼吸信号数据、血氧信号数据和体温信号数据；

环境状态监测单元，用于采集用户睡眠过程的所述环境因素数据；所述环境因素数据至少包括光照信号数据、光谱信号数据、气压信号数据、温度信号数据、湿度信号数据、微颗粒信号数据、噪声信号数据、氧气浓度信号数据、二氧化碳浓度信号数据和甲醛浓度信号数据；

信号预处理单元，用于对所述生理体征数据和所述环境因素数据进行所述数据预处理；所述数据预处理至少包括A/D转换、重采样、去伪迹、降噪、陷波、带通滤波、去无效、重参考和平滑处理；

数据时帧处理单元，用于对所述生理体征数据和所述环境因素数据进行所述时帧处理；所述时帧处理是根据信号的采样率，以预设分帧步长对信号数据进行预设分帧时长窗口的滑动分割。

更优地，所述时帧特征分析模块包括以下功能单元：

数值特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行数值特征分析；

包络特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行包络特征分析；

功率谱特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行功率谱特征分析；

熵特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行熵特征分析；

分形特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行分形特征分析；

复杂度特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行复杂度特征分析；

生理特征整合单元，用于整合生成所述生理体征特征；所述生理体征特征至少包括脑电信号特征、心电信号特征、呼吸信号特征、血氧信号特征和体温信号特征；

环境特征整合单元，用于整合生成所述环境因素特征；所述环境因素特征至少包括所述环境状态指标均值特征序列，光照信号特征、光谱信号特征、气压信号特征、温度信号特征、湿度信号特征、微颗粒信号特征、噪声信号特征、氧气浓度信号特征、二氧化碳浓度信号特征和甲醛浓度信号特征。

更优地，所述趋稳性量化分析模块包括以下功能单元：

睡眠状态识别单元，用于对所述生理体征特征进行睡眠状态分析，识别用户的睡眠状态特征时相和睡眠状态水平，生成用户的睡眠状态特征曲线，提取睡眠持续期状态特征曲线；

周期量化分析单元，用于对所述睡眠持续期状态特征曲线进行时序成分分析和趋稳性量化分析，提取所述睡眠趋稳性指数；所述时序成分分析至少包括加性时序成分分析和乘性时序成分分析；

量化日报生成单元，用于生成所述睡眠趋稳性量化日报；所述睡眠趋稳性量化日报至少包括睡眠趋稳性分析小结、所述睡眠趋稳性指数、所述睡眠状态水平曲线、所述睡眠持续期状态特征曲线、所述环境状态指标均值特征序列。

更优地，所述跟踪量化分析模块包括以下功能单元：

跟踪量化分析单元，用于对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据进行连续多日持续采集监测和跟踪分析，得到所述环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线；

环境影响分析单元，用于计算所述环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线的关联特征，得到所述睡眠趋稳性环境影响因子序列；所述睡眠趋稳性环境影响因子序列至少包括环境光源光照关联性指数、环境光源光谱关联性指数、环境气压关联性指数、环境温度关联性指数、环境湿度关联性指数、环境微颗粒关联性指数、环境噪声关联性指数、环境氧气浓度关联性指数、环境二氧化碳浓度关联性指数和环境甲醛浓度关联性指数；

最佳环境提取单元，用于提取所述最佳睡眠趋稳性环境方案；所述最佳睡眠趋稳性环境方案至少包括环境光源光照指导参数、环境光源光谱指导参数、环境气压指导参数、环境温度指导参数、环境湿度指导参数、环境微颗粒指导参数、环境噪声指导参数、环境氧气浓度指导参数、环境二氧化碳浓度指导参数和环境甲醛浓度指导参数；

量化报告生成单元，用于根据所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案，生成所述睡眠趋稳性量化报告；所述睡眠趋稳性量化报告至少包括睡眠趋稳性分析总结、睡眠趋稳性调整方案、所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案。

更优地，所述睡眠环境调控模块包括以下功能单元：

环境方案生成单元，用于根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成所述睡眠环境优化调整方案；所述睡眠环境优化调整方案至少包括环境光源光照执行参数、环境光源光谱执行参数、环境气压执行参数、环境温度执行参数、环境湿度执行参数、环境微颗粒执行参数、环境噪声执行参数、环境氧气浓度执行参数、环境二氧化碳浓度执行参数和环境甲醛浓度执行参数；

环境动态调控单元，用于根据所述睡眠环境优化调整方案，连接睡眠环境调控设备，对用户睡眠环境进行动态优化调控；所述睡眠环境调控设备至少包括环境光源光照调控设备、环境光源光谱调控设备、环境气压调控设备、环境温度调控设备、环境湿度调控设备、环境微颗粒调控设备、环境噪声调控设备、环境氧气浓度调控设备、环境二氧化碳浓度调控设备和环境甲醛浓度调控设备。

根据本发明的目的，本发明提出了一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的装置，包括以下模组：

数据采集处理模组，用于采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

趋稳特征分析模组，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成生理体征特征和环境因素特征；对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

跟踪量化分析模组，用于对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告；

睡眠环境调控模组，用于根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案并对睡眠环境进行动态优化调整；

数据可视化模组，用于所述装置的所有过程数据、所述生理体征数据、所述环境因素数据、所述睡眠趋稳性量化日报、所述睡眠趋稳性量化报告、所述最佳睡眠趋稳性环境方案和所述睡眠环境优化调整方案的可视化展现；

数据运营管理模组，用于对所述装置的全部过程数据进行统一存储和运行管理。

本发明所提供的睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法、系统和装置，具备实时分析特性和离线分析特性，通过对用户的生理体征数据和环境因素数据进行采集分析和特征提取，满足用户睡眠趋稳性的实时或离线的分析量化和辅助干预。由于不同用户不同环境的差异，利用这种动态分析调整充分挖掘了睡眠的多个关联关系实现对用户睡眠趋稳性的科学量化，基于分析睡眠环境因素对睡眠趋稳性的关联影响，提取最佳环境优化方案。本发明能够赋能或协同其他睡眠相关产品和服务，部署在各种人居环境中，提升用户的睡眠趋稳性、睡眠体验和睡眠质量，辅助用户相关的健康管理。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1是本发明一实施例所提供的一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法的基本流程示意图；

图2是本发明一实施例所提供的一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的系统的模块组成示意图；

图3是本发明一实施例所提供的一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的装置的模组构成示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明的目的和技术方案，下面将结合本发明申请实施例中的附图，对本发明进行进一步介绍说明。显而易见地，下面描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。在没有创造性劳动前提下，本领域普通技术人员基于本发明的实施例所得到的其他实施例，都应属于本发明的保护范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

如图1所示，本发明实施例提供的一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法，包括以下步骤：

P100：采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息。

本实施例中，通过生理体征采集设备采集用户睡眠过程的生理体征数据：通过便携式PSG多导睡眠监测设备实时采集用户睡眠过程中的脑电信号数据（采样率1000hz，6通道，包括采集电极F3、F4、C3、C4、O1和O2，参考电极M1、M2）、心电信号数据（采样率1000hz，3导联，包括Ⅰ导联、Ⅱ导联和V5导联）、呼吸信号数据（采样率32hz，采集方式为RIP胸腹带）、血氧信号数据（采样率32hz，采集位置为左手食指指尖）和体温信号数据（采样率32hz，采集方式为口鼻温度监测）。

本实施例中，通过环境监测采集设备或传感器采集用户睡眠过程的环境因素数据：通过温湿度传感器（采样率10hz）实时采集用户睡眠环境的温度和湿度状态数据，通过气压传感器（采样率10hz）实时采集用户睡眠环境的大气压力状态数据，通过噪声传感器（采样率20hz）实时采集用户睡眠环境的噪声水平状态数据。

本实施例中，数据预处理至少包括A/D转换、重采样、去伪迹、降噪、陷波、带通滤波、去无效、重参考和平滑处理。生理体征数据的数据预处理主要是对脑电信号和心电信号进行去伪迹、小波降噪、50hz陷波以及0.1-45hz带通滤波；对呼吸信号、血氧信号和体温信号进行伪迹、小波降噪、50hz陷波以及0.01-5hz带通滤波。环境因素数据的数据预处理主要是A/D转换、去伪迹、小波降噪。

本实施例中，时帧处理是根据信号的采样率，以预设分帧步长对信号数据进行预设分帧时长窗口的滑动分割，预设分帧时长和预设分帧步长都为10秒钟，即无重叠的窗口滑动切割。

P200：对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成生理体征特征和环境因素特征。

本实施例中，时帧特征分析至少包括数值特征分析、包络特征分析、功率谱特征分析、熵特征分析、分形特征分析和复杂度特征分析。

本实施例中，对生理体征信息进行时帧特征分析，生成生理体征特征；脑电信号特征包括δ节律（0.5-4hz）、θ节律（4-8hz）、μ-α节律（8-13hz）、β节律（13-30hz）、γ节律(30-45hz)的中心频率和功率占比；心电信号特征包括心率曲线和心率变异性特征；呼吸信号特征包括呼吸曲线和呼吸频率；血氧信号特征和体温信号特征体现为预处理后的取值曲线、离散差曲线。

本实施例中，对环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成环境因素特征：环境状态指标均值特征序列由所述环境状态信息中不同信息类型的状态信号均值组成，包括气压均值、温度均值、湿度均值、噪声均值；气压信号特征、温度信号特征、湿度信号特征和噪声信号特征体现为预处理后的帧均值曲线、离散差曲线。

P300：对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报。

第一步，对生理体征特征进行睡眠状态分析，识别用户的睡眠状态特征时相和睡眠状态水平，生成用户的睡眠状态特征曲线，提取睡眠持续期状态特征曲线。

本实施例中，首先根据AASM睡眠分期规则及睡眠行为分析原则、睡眠分期深度学习模型对生理体征特征进行融合分析，得到全部时帧下用户的睡眠状态特征时相和睡眠状态水平；其次，生成用户的睡眠状态特征曲线，提取睡眠持续期状态特征曲线。

本实施例中，睡眠状态特征时相包括清醒期时相、快速眼动睡眠期时相、非快速眼动浅睡眠期时相和非快速眼动深睡眠期时相。

本实施例中，睡眠状态水平的取值划分方法为将每个睡眠状态特征时相划分为不同取值范围的水平等级，水平等级为连续正整数序列：

1)清醒期时相的状态特征水平取值为；

2)快速眼动睡眠期时相的状态特征水平取值为；

3)非快速眼动浅睡眠期时相的状态特征水平取值为；

4)非快速眼动深睡眠期时相的状态特征水平取值为；

本实施例中，睡眠持续期状态特征曲线的提取方法，如下：

1)按时帧时序获取生理体征特征，识别当前帧的睡眠状态特征时相并确定睡眠状态水平的取值；

2)求得所有时帧的全部睡眠状态水平，生成睡眠状态水平曲线；

3)根据数据平滑处理方法，对睡眠状态水平曲线进行数据平滑处理（移动平均），生成睡眠状态特征曲线；

4)基于睡眠状态特征曲线，以第一个非清醒期时相帧为开始，最后一个非清醒期时相为结束对睡眠状态特征曲线进行截取，得到睡眠持续期状态特征曲线。

第二步，对睡眠持续期状态特征曲线进行时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报。

本实施例中，首先确定睡眠持续期状态特征曲线的特性并完成时序成分分析，时序成分分析至少包括加性时序成分分析和乘性时序成分分析；其次，完成睡眠趋稳性指数的计算和量化日报的生成。

本实施例中，睡眠趋稳性指数的计算方法，包括：

1)获取睡眠持续期状态特征曲线；

2)判断睡眠持续期状态特征曲线的时序特性是加性时间序列还是乘性时间序列，选择对应的加性时序成分分析或乘性时序成分分析；

3)对睡眠持续期状态特征曲线进行对应的时序成分分析，得到睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分，计算得到睡眠趋稳性强度；

4)提取睡眠持续期状态特征曲线的睡眠趋稳性因子系数；

5)计算睡眠趋稳性强度与睡眠趋稳性因子系数的乘积，生成睡眠趋稳性指数。

本实施例中，睡眠趋稳性强度的计算方法，如下：

3)若所述睡眠持续期状态特征曲线是加性时间序列，计算公式如下：

；

其中，为睡眠趋势性强度且，为求方差函数，分别为睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分；

4)若所述睡眠持续期状态特征曲线是乘性时间序列，计算公式如下：

；

其中，为睡眠趋势性强度且，为求方差函数，分别为睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分。

本实施例中，睡眠趋稳性因子系数的计算公式，如下：

；

其中，为睡眠趋稳性因子系数且，分别为睡眠持续期状态时序趋势成分的信号长度、信号最大值索引值和信号最小值索引值。

本实施例中，睡眠趋稳性量化日报至少包括睡眠趋稳性分析小结、睡眠趋稳性指数、睡眠状态水平曲线、睡眠持续期状态特征曲线、环境状态指标均值特征序列。

P400：重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠趋稳性量化报告。

第一步，对用户的生理体征数据和环境因素数据进行连续多日持续采集监测和跟踪分析，得到环境状态指标均值特征序列曲线和睡眠趋稳性指数曲线。

第二步，计算环境状态指标均值特征序列曲线和睡眠趋稳性指数曲线的关联特征，得到睡眠趋稳性环境影响因子序列，提取最佳睡眠趋稳性环境方案。

本实施例中，睡眠趋稳性环境影响因子序列至少包括环境光源光照关联性指数、环境光源光谱关联性指数、环境气压关联性指数、环境温度关联性指数、环境湿度关联性指数、环境微颗粒关联性指数、环境噪声关联性指数、环境氧气浓度关联性指数、环境二氧化碳浓度关联性指数和环境甲醛浓度关联性指数。睡眠趋稳性环境影响因子序列的提取方法，包括：

1)对用户的生理体征数据和环境因素数据的连续监测和跟踪分析，计算获得每日的环境状态指标均值特征序列、睡眠趋稳性指数；

2)按照日期时序，计算得到全部日期对应的环境状态指标均值特征序列曲线、睡眠趋稳性指数曲线；

3)依次计算环境状态指标均值特征序列曲线中一类型的环境状态指标均值曲线与睡眠趋稳性指数曲线的关联性特征，生成睡眠趋稳性环境指标均值关联矩阵；

4)按照睡眠环境因素信息的不同信息类型，对睡眠趋稳性环境指标均值关联矩阵中不同信息类型睡眠环境因素信息的关联系数指标进行系数调和，生成睡眠趋稳性环境影响因子序列。

第三步，根据最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案。

本实施例中，最佳睡眠趋稳性环境方案至少包括环境光源光照指导参数、环境光源光谱指导参数、环境气压指导参数、环境温度指导参数、环境湿度指导参数、环境微颗粒指导参数、环境噪声指导参数、环境氧气浓度指导参数、环境二氧化碳浓度指导参数和环境甲醛浓度指导参数。最佳睡眠趋稳性环境方案的提取方法，包括：

1)对用户的生理体征数据和环境因素数据的连续监测和跟踪分析，计算获得每日的环境状态指标均值特征序列、睡眠趋稳性指数；

2)按照日期时序，计算得到全部日期对应的环境状态指标均值特征序列曲线、睡眠趋稳性指数曲线；

3)基于睡眠趋稳性指数曲线进行预设睡眠趋稳性指数阈值判断，筛选睡眠趋稳性指数曲线超过预设睡眠趋稳性指数阈值的对应日期，生成最佳睡眠趋稳性指数日期集合；

4)判断最佳睡眠趋稳性指数日期集合是否为空集，若为空集则对最佳睡眠趋稳性指数曲线的睡眠趋稳性指数进行降序排列并筛选预设头部数量，生成最佳睡眠趋稳性指数日期集合；

5)根据最佳睡眠趋稳性指数日期集合的日期，从环境状态指标均值特征序列曲线中提取对应日期的环境状态指标均值特征，生成最佳睡眠环境状态指标均值集合；

6)按照睡眠环境因素信息的不同信息类型，对最佳睡眠环境状态指标均值集合进行环境状态指标融合处理，生成最佳睡眠趋稳性环境方案。

本实施例中，环境状态指标融合处理的计算方式至少包括均值处理、正态加权处理、递增加权处理和递减加权处理。

本实施例中，睡眠环境优化调整方案至少包括环境光源光照执行参数、环境光源光谱执行参数、环境气压执行参数、环境温度执行参数、环境湿度执行参数、环境微颗粒执行参数、环境噪声执行参数、环境氧气浓度执行参数、环境二氧化碳浓度执行参数和环境甲醛浓度执行参数。

第四步，根据睡眠环境优化调整方案，连接睡眠环境调控设备，对睡眠环境进行动态优化调整。

本实施例中，睡眠环境调控设备至少包括环境光源光照调控设备、环境光源光谱调控设备、环境气压调控设备、环境温度调控设备、环境湿度调控设备、环境微颗粒调控设备、环境噪声调控设备、环境氧气浓度调控设备、环境二氧化碳浓度调控设备和环境甲醛浓度调控设备。

第五步，根据环境状态指标均值特征序列曲线、睡眠趋稳性指数曲线、睡眠趋稳性环境影响因子序列和最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告。

本实施例中，睡眠趋稳性量化报告至少包括睡眠趋稳性分析总结、睡眠趋稳性调整方案、环境状态指标均值特征序列曲线、睡眠趋稳性指数曲线、睡眠趋稳性环境影响因子序列和最佳睡眠趋稳性环境方案。

如图2所示，本发明实施例提供的一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的系统，包括以下模块：

数据采集处理模块S100，用于采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

时帧特征分析模块S200，用于对生理体征信息和环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成生理体征特征和环境因素特征；

趋稳性量化分析模块S300，用于对生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

跟踪量化分析模块S400，用于对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告；

睡眠环境调控模块S500，用于根据最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案并对睡眠环境进行动态优化调整；

数据运营管理模块S600，用于对系统的全部过程数据进行统一存储和运行管理。

本实施例中，数据采集处理模块S100包括以下功能单元：

生理状态监测单元S110，用于采集用户睡眠过程的生理体征数据；生理体征数据至少包括脑电信号数据、心电信号数据、呼吸信号数据、血氧信号数据和体温信号数据；

环境状态监测单元S120，用于采集用户睡眠过程的环境因素数据；环境因素数据至少包括光照信号数据、光谱信号数据、气压信号数据、温度信号数据、湿度信号数据、微颗粒信号数据、噪声信号数据、氧气浓度信号数据、二氧化碳浓度信号数据和甲醛浓度信号数据；

信号预处理单元S130，用于对生理体征数据和环境因素数据进行数据预处理；数据预处理至少包括A/D转换、重采样、去伪迹、降噪、陷波、带通滤波、去无效、重参考和平滑处理；

数据时帧处理单元S140，用于对生理体征数据和环境因素数据进行时帧处理；时帧处理是根据信号的采样率，以预设分帧步长对信号数据进行预设分帧时长窗口的滑动分割。

本实施例中，时帧特征分析模块S200包括以下功能单元：

数值特征分析单元S210，用于对生理体征信息和环境因素信息进行数值特征分析；

包络特征分析单元S220，用于对生理体征信息和环境因素信息进行包络特征分析；

功率谱特征分析单元S230，用于对生理体征信息和环境因素信息进行功率谱特征分析；

熵特征分析单元S240，用于对生理体征信息和环境因素信息进行熵特征分析；

分形特征分析单元S250，用于对生理体征信息和环境因素信息进行分形特征分析；

复杂度特征分析单元S260，用于对生理体征信息和环境因素信息进行复杂度特征分析；

生理特征整合单元S270，用于整合生成生理体征特征；生理体征特征至少包括脑电信号特征、心电信号特征、呼吸信号特征、血氧信号特征和体温信号特征；

环境特征整合单元S280，用于整合生成环境因素特征；环境因素特征至少包括环境状态指标均值特征序列，光照信号特征、光谱信号特征、气压信号特征、温度信号特征、湿度信号特征、微颗粒信号特征、噪声信号特征、氧气浓度信号特征、二氧化碳浓度信号特征和甲醛浓度信号特征。

本实施例中，趋稳性量化分析模块S300包括以下功能单元：

睡眠状态识别单元S310，用于根据对生理体征特征进行睡眠状态分析，识别用户的睡眠状态特征时相和睡眠状态水平，生成用户的睡眠状态特征曲线，提取睡眠持续期状态特征曲线；

周期量化分析单元S320，用于对睡眠持续期状态特征曲线进行时序成分分析和趋稳性量化分析，提取睡眠趋稳性指数；时序成分分析至少包括加性时序成分分析和乘性时序成分分析；

量化日报生成单元S330，用于生成睡眠趋稳性量化日报；睡眠趋稳性量化日报至少包括睡眠趋稳性分析小结、睡眠趋稳性指数、睡眠状态水平曲线、睡眠持续期状态特征曲线、环境状态指标均值特征序列。

本实施例中，跟踪量化分析模块S400包括以下功能单元：

跟踪量化分析单元S410，用于对用户的生理体征数据和环境因素数据进行连续多日持续采集监测和跟踪分析，得到环境状态指标均值特征序列曲线和睡眠趋稳性指数曲线；

环境影响分析单元S420，用于计算环境状态指标均值特征序列曲线和睡眠趋稳性指数曲线的关联特征，得到睡眠趋稳性环境影响因子序列；，睡眠趋稳性环境影响因子序列至少包括环境光源光照关联性指数、环境光源光谱关联性指数、环境气压关联性指数、环境温度关联性指数、环境湿度关联性指数、环境微颗粒关联性指数、环境噪声关联性指数、环境氧气浓度关联性指数、环境二氧化碳浓度关联性指数和环境甲醛浓度关联性指数；

最佳环境提取单元S430，用于提取最佳睡眠趋稳性环境方案；最佳睡眠趋稳性环境方案至少包括环境光源光照指导参数、环境光源光谱指导参数、环境气压指导参数、环境温度指导参数、环境湿度指导参数、环境微颗粒指导参数、环境噪声指导参数、环境氧气浓度指导参数、环境二氧化碳浓度指导参数和环境甲醛浓度指导参数；

量化报告生成单元S440，用于根据环境状态指标均值特征序列曲线、睡眠趋稳性指数曲线、睡眠趋稳性环境影响因子序列和最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告；睡眠趋稳性量化报告至少包括睡眠趋稳性分析总结、睡眠趋稳性调整方案、环境状态指标均值特征序列曲线、睡眠趋稳性指数曲线、睡眠趋稳性环境影响因子序列和最佳睡眠趋稳性环境方案。

本实施例中，睡眠环境调控模块S500包括以下功能单元：

环境方案生成单元S510，用于根据最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案；睡眠环境优化调整方案至少包括环境光源光照执行参数、环境光源光谱执行参数、环境气压执行参数、环境温度执行参数、环境湿度执行参数、环境微颗粒执行参数、环境噪声执行参数、环境氧气浓度执行参数、环境二氧化碳浓度执行参数和环境甲醛浓度执行参数；

环境动态调控单元S520，用于根据睡眠环境优化调整方案，连接睡眠环境调控设备，对用户睡眠环境进行动态优化调控；睡眠环境调控设备至少包括环境光源光照调控设备、环境光源光谱调控设备、环境气压调控设备、环境温度调控设备、环境湿度调控设备、环境微颗粒调控设备、环境噪声调控设备、环境氧气浓度调控设备、环境二氧化碳浓度调控设备和环境甲醛浓度调控设备。

如图3所示，本发明实施例提供的一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的装置，包括以下模组：

数据采集处理模组M100，用于采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

趋稳特征分析模组M200，用于对生理体征信息和环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成生理体征特征和环境因素特征；对生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

跟踪量化分析模组M300，用于对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告；

睡眠环境调控模组M400，用于根据最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案并对睡眠环境进行动态优化调整；

数据可视化模组M500，用于装置的所有过程数据、生理体征数据、环境因素数据、睡眠趋稳性量化日报、睡眠趋稳性量化报告、最佳睡眠趋稳性环境方案和睡眠环境优化调整方案的可视化展现；

数据运营管理模组M600，用于对装置的全部过程数据进行统一存储和运行管理。

本发明上述系统和装置被构造以用于对应执行图1的方法中的各个步骤，在此不再赘述。本发明还提供了可编程的各类处理器（FPGA、ASIC或其他集成电路），所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述实施例中的步骤。

本发明还提供了对应的计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述存储器执行所述程序时实现上述实施例中的步骤。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和原则的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化、等同替换等，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (30)

1.一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的方法，其特征在于：包括以下步骤：

采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行时帧特征分析，生成生理体征特征和环境因素特征；

对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠趋稳性量化报告;

所述睡眠趋稳性指数的计算方法包括：

获取睡眠持续期状态特征曲线；

判断所述睡眠持续期状态特征曲线的时序特性是加性时间序列还是乘性时间序列，选择对应的加性时序成分分析或乘性时序成分分析；

对所述睡眠持续期状态特征曲线进行对应的时序成分分析，得到睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分，计算得到睡眠趋稳性强度；

提取所述睡眠持续期状态特征曲线的睡眠趋稳性因子系数；

计算所述睡眠趋稳性强度与所述睡眠趋稳性因子系数的乘积，生成所述睡眠趋稳性指数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生理体征数据包括脑电信号数据、心电信号数据、呼吸信号数据、血氧信号数据和体温信号数据；所述生理体征信息至少包括脑电状态信息、心电状态信息、呼吸状态信息、血氧状态信息和体温状态信息至少一项。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述环境因素数据包括光照信号数据、光谱信号数据、气压信号数据、温度信号数据、湿度信号数据、微颗粒信号数据、噪声信号数据、氧气浓度信号数据、二氧化碳浓度信号数据和甲醛浓度信号数据；所述环境因素信息至少包括光照状态信息、光谱状态信息、气压状态信息、温度状态信息、湿度状态信息、微颗粒状态信息、噪声状态信息、氧气浓度状态信息、二氧化碳浓度状态信息和甲醛浓度状态信息至少一项。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据预处理至少包括A/D转换、重采样、去伪迹、降噪、陷波、带通滤波、去无效、重参考和平滑处理。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述时帧处理是根据信号的采样率，以预设分帧步长对信号数据进行预设分帧时长窗口的滑动分割。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述时帧特征分析包括数值特征分析、包络特征分析、功率谱特征分析、熵特征分析、分形特征分析和复杂度特征分析至少一项。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述生理体征特征包括脑电信号特征、心电信号特征、呼吸信号特征、血氧信号特征和体温信号特征至少一项。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述环境因素特征至少包括环境状态指标均值特征序列，光照信号特征、光谱信号特征、气压信号特征、温度信号特征、湿度信号特征、微颗粒信号特征、噪声信号特征、氧气浓度信号特征、二氧化碳浓度信号特征和甲醛浓度信号特征；所述环境状态指标均值特征序列由所述环境因素信息中不同信息类型的状态信号均值组成，至少包括光照度均值、光谱融合均值、气压均值、温度均值、湿度均值、微颗粒均值、噪声均值、氧气浓度均值、二氧化碳浓度均值和甲醛浓度均值。

9.如权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于：所述对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报的步骤还具体包括：

对所述生理体征特征进行睡眠状态分析，识别用户的睡眠状态特征时相和睡眠状态水平，生成用户的睡眠状态特征曲线，提取睡眠持续期状态特征曲线；

对所述睡眠持续期状态特征曲线进行时序成分分析和趋稳性量化分析，提取所述睡眠趋稳性指数，生成所述睡眠趋稳性量化日报。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于：所述睡眠状态特征时相包括清醒期时相、快速眼动睡眠期时相、非快速眼动浅睡眠期时相和非快速眼动深睡眠期时相。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述睡眠状态水平的取值划分方法如下：

将每个睡眠状态特征时相划分为不同取值范围的水平等级，水平等级为连续正整数序列：

1)清醒期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且；

2)快速眼动睡眠期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且；

3)非快速眼动浅睡眠期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且；

4)非快速眼动深睡眠期时相的状态特征水平取值为，其中为正整数且。

12.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述睡眠持续期状态特征曲线的提取方法如下：

1)按时帧时序获取所述生理体征特征，识别当前帧的睡眠状态特征时相并确定睡眠状态水平的取值；

2)求得所有时帧的全部睡眠状态水平，生成睡眠状态水平曲线；

3)根据数据平滑处理方法，对所述睡眠状态水平曲线进行数据平滑处理，生成睡眠状态特征曲线；

4)基于所述睡眠状态特征曲线，以第一个非清醒期时相帧为开始，最后一个非清醒期时相为结束对所述睡眠状态特征曲线进行截取，得到所述睡眠持续期状态特征曲线。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于：所述数据平滑处理方法包括移动平均、均值滤波、SG滤波、低通滤波、卡尔曼滤波至少一项。

14.如权利要求10所述的方法，其特征在于：所述时序成分分析至少包括加性时序成分分析和乘性时序成分分析。

15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠趋稳性强度的计算方法如下：

1)若所述睡眠持续期状态特征曲线是加性时间序列，计算公式如下：

；

其中，为睡眠趋势性强度且，为求方差函数，分别为所述睡眠持续期状态时序趋势成分和所述睡眠持续期状态时序残差成分；

2)若所述睡眠持续期状态特征曲线是乘性时间序列，计算公式如下：

；

其中，为睡眠趋势性强度且，为求方差函数，分别为所述睡眠持续期状态时序趋势成分和所述睡眠持续期状态时序残差成分。

16.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠趋稳性因子系数的计算公式如下：

；

其中，为睡眠趋稳性因子系数且，为所述睡眠持续期状态时序趋势成分的信号长度、信号最大值索引值和信号最小值索引值。

17.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述睡眠趋稳性量化日报包括睡眠趋稳性分析小结、所述睡眠趋稳性指数、睡眠状态水平曲线、睡眠持续期状态特征曲线、环境状态指标均值特征序列至少一项。

18.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠趋稳性量化报告的步骤还具体包括：

对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据进行连续多日持续采集监测和跟踪分析，得到环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线；

计算所述环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线的关联特征，得到睡眠趋稳性环境影响因子序列，提取所述最佳睡眠趋稳性环境方案；

根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案；

根据所述睡眠环境优化调整方案，连接睡眠环境调控设备，对睡眠环境进行动态优化调整；

根据所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案，生成所述睡眠趋稳性量化报告。

19.如权利要求18所述的方法，其特征在于：所述睡眠趋稳性量化报告包括睡眠趋稳性分析总结、睡眠趋稳性调整方案、所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案至少一项。

20.如权利要求18所述的方法，其特征在于：所述睡眠趋稳性环境影响因子序列至包括环境光源光照关联性指数、环境光源光谱关联性指数、环境气压关联性指数、环境温度关联性指数、环境湿度关联性指数、环境微颗粒关联性指数、环境噪声关联性指数、环境氧气浓度关联性指数、环境二氧化碳浓度关联性指数和环境甲醛浓度关联性指数；所述最佳睡眠趋稳性环境方案至少包括环境光源光照指导参数、环境光源光谱指导参数、环境气压指导参数、环境温度指导参数、环境湿度指导参数、环境微颗粒指导参数、环境噪声指导参数、环境氧气浓度指导参数、环境二氧化碳浓度指导参数和环境甲醛浓度指导参数至少一项；所述睡眠环境优化调整方案包括环境光源光照执行参数、环境光源光谱执行参数、环境气压执行参数、环境温度执行参数、环境湿度执行参数、环境微颗粒执行参数、环境噪声执行参数、环境氧气浓度执行参数、环境二氧化碳浓度执行参数和环境甲醛浓度执行参数；所述睡眠环境调控设备至少包括环境光源光照调控设备、环境光源光谱调控设备、环境气压调控设备、环境温度调控设备、环境湿度调控设备、环境微颗粒调控设备、环境噪声调控设备、环境氧气浓度调控设备、环境二氧化碳浓度调控设备和环境甲醛浓度调控设备至少一项。

21.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述睡眠趋稳性环境影响因子序列的提取方法包括：

1)对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据的连续监测和跟踪分析，计算获得每日的所述环境状态指标均值特征序列、所述睡眠趋稳性指数；

2)按照日期时序，计算得到全部日期对应的所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线；

3)依次计算所述环境状态指标均值特征序列曲线中一类型的环境状态指标均值曲线与所述睡眠趋稳性指数曲线的关联性特征，生成睡眠趋稳性环境指标均值关联矩阵；

4)按照睡眠环境因素信息的不同信息类型，对所述睡眠趋稳性环境指标均值关联矩阵中不同信息类型睡眠环境因素信息的关联系数指标进行系数调和，生成所述睡眠趋稳性环境影响因子序列。

22.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述最佳睡眠趋稳性环境方案的提取方法包括：

1)对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据的连续监测和跟踪分析，计算获得每日的所述环境状态指标均值特征序列、所述睡眠趋稳性指数；

2)按照日期时序，计算得到全部日期对应的所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线；

3)基于所述睡眠趋稳性指数曲线进行预设睡眠趋稳性指数阈值判断，筛选所述睡眠趋稳性指数曲线超过预设睡眠趋稳性指数阈值的对应日期，生成最佳睡眠趋稳性指数日期集合；

4)判断所述最佳睡眠趋稳性指数日期集合是否为空集，若为空集则对所述最佳睡眠趋稳性指数曲线的所述睡眠趋稳性指数进行降序排列并筛选预设头部数量，生成最佳睡眠趋稳性指数日期集合；

5)根据所述最佳睡眠趋稳性指数日期集合的日期，从所述环境状态指标均值特征序列曲线中提取对应日期的环境状态指标均值特征，生成最佳睡眠环境状态指标均值集合；

6)按照睡眠环境因素信息的不同信息类型，对所述最佳睡眠环境状态指标均值集合进行环境状态指标融合处理，生成最佳睡眠趋稳性环境方案。

23.如权利要求22所述的方法，其特征在于：所述环境状态指标融合处理的计算方式包括均值处理、正态加权处理、递增加权处理和递减加权处理至少一项。

24.一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的系统，其特征在于，包括以下模块：

数据采集处理模块，用于采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

时帧特征分析模块，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成生理体征特征和环境因素特征；

趋稳性量化分析模块，用于对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

跟踪量化分析模块，用于对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告；

睡眠环境调控模块，用于根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案并对睡眠环境进行动态优化调整；

数据运营管理模块，用于对所述系统的全部过程数据进行统一存储和运行管理;

所述睡眠趋稳性指数的计算方法包括：

1)获取睡眠持续期状态特征曲线；

2)判断所述睡眠持续期状态特征曲线的时序特性是加性时间序列还是乘性时间序列，选择对应的加性时序成分分析或乘性时序成分分析；

3)对所述睡眠持续期状态特征曲线进行对应的时序成分分析，得到睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分，计算得到睡眠趋稳性强度；

4)提取所述睡眠持续期状态特征曲线的睡眠趋稳性因子系数；

5)计算所述睡眠趋稳性强度与所述睡眠趋稳性因子系数的乘积，生成所述睡眠趋稳性指数。

25.如权利要求24所述的系统，其特征在于，所述数据采集处理模块包括以下功能单元：

生理状态监测单元，用于采集用户睡眠过程的所述生理体征数据；所述生理体征数据包括脑电信号数据、心电信号数据、呼吸信号数据、血氧信号数据和体温信号数据至少一项；

环境状态监测单元，用于采集用户睡眠过程的所述环境因素数据；所述环境因素数据包括光照信号数据、光谱信号数据、气压信号数据、温度信号数据、湿度信号数据、微颗粒信号数据、噪声信号数据、氧气浓度信号数据、二氧化碳浓度信号数据和甲醛浓度信号数据至少一项；

信号预处理单元，用于对所述生理体征数据和所述环境因素数据进行所述数据预处理；所述数据预处理至少包括A/D转换、重采样、去伪迹、降噪、陷波、带通滤波、去无效、重参考和平滑处理；

数据时帧处理单元，用于对所述生理体征数据和所述环境因素数据进行所述时帧处理；所述时帧处理是根据信号的采样率，以预设分帧步长对信号数据进行预设分帧时长窗口的滑动分割。

26.如权利要求24所述的系统，其特征在于，所述时帧特征分析模块包括以下功能单元：

数值特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行数值特征分析；

包络特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行包络特征分析；

功率谱特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行功率谱特征分析；

熵特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行熵特征分析；

分形特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行分形特征分析；

复杂度特征分析单元，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行复杂度特征分析；

生理特征整合单元，用于整合生成所述生理体征特征；所述生理体征特征包括脑电信号特征、心电信号特征、呼吸信号特征、血氧信号特征和体温信号特征至少一项；

环境特征整合单元，用于整合生成所述环境因素特征；所述环境因素特征包括所述环境状态指标均值特征序列，光照信号特征、光谱信号特征、气压信号特征、温度信号特征、湿度信号特征、微颗粒信号特征、噪声信号特征、氧气浓度信号特征、二氧化碳浓度信号特征和甲醛浓度信号特征至少一项。

27.如权利要求24所述的系统，其特征在于，所述趋稳性量化分析模块包括以下功能单元：

睡眠状态识别单元，用于对所述生理体征特征进行睡眠状态分析，识别用户的睡眠状态特征时相和睡眠状态水平，生成用户的睡眠状态特征曲线，提取睡眠持续期状态特征曲线；

周期量化分析单元，用于对所述睡眠持续期状态特征曲线进行时序成分分析和趋稳性量化分析，提取所述睡眠趋稳性指数；所述时序成分分析至少包括加性时序成分分析和乘性时序成分分析；

量化日报生成单元，用于生成所述睡眠趋稳性量化日报；所述睡眠趋稳性量化日报至少包括睡眠趋稳性分析小结、所述睡眠趋稳性指数、睡眠状态水平曲线、所述睡眠持续期状态特征曲线、所述环境状态指标均值特征序列。

28.如权利要求24所述的系统，其特征在于，所述跟踪量化分析模块包括以下功能单元：

跟踪量化分析单元，用于对用户的所述生理体征数据和所述环境因素数据进行连续多日持续采集监测和跟踪分析，得到所述环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线；

环境影响分析单元，用于计算所述环境状态指标均值特征序列曲线和所述睡眠趋稳性指数曲线的关联特征，得到睡眠趋稳性环境影响因子序列；所述睡眠趋稳性环境影响因子序列包括环境光源光照关联性指数、环境光源光谱关联性指数、环境气压关联性指数、环境温度关联性指数、环境湿度关联性指数、环境微颗粒关联性指数、环境噪声关联性指数、环境氧气浓度关联性指数、环境二氧化碳浓度关联性指数和环境甲醛浓度关联性指数至少一项；

最佳环境提取单元，用于提取所述最佳睡眠趋稳性环境方案；所述最佳睡眠趋稳性环境方案包括环境光源光照指导参数、环境光源光谱指导参数、环境气压指导参数、环境温度指导参数、环境湿度指导参数、环境微颗粒指导参数、环境噪声指导参数、环境氧气浓度指导参数、环境二氧化碳浓度指导参数和环境甲醛浓度指导参数至少一项；

量化报告生成单元，用于根据所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案，生成所述睡眠趋稳性量化报告；所述睡眠趋稳性量化报告至少包括睡眠趋稳性分析总结、睡眠趋稳性调整方案、所述环境状态指标均值特征序列曲线、所述睡眠趋稳性指数曲线、所述睡眠趋稳性环境影响因子序列和所述最佳睡眠趋稳性环境方案。

29.如权利要求24-28任一项所述的系统，其特征在于，所述睡眠环境调控模块包括以下功能单元：

环境方案生成单元，用于根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成所述睡眠环境优化调整方案；所述睡眠环境优化调整方案包括环境光源光照执行参数、环境光源光谱执行参数、环境气压执行参数、环境温度执行参数、环境湿度执行参数、环境微颗粒执行参数、环境噪声执行参数、环境氧气浓度执行参数、环境二氧化碳浓度执行参数和环境甲醛浓度执行参数至少一项；

环境动态调控单元，用于根据所述睡眠环境优化调整方案，连接睡眠环境调控设备，对用户睡眠环境进行动态优化调控；所述睡眠环境调控设备包括环境光源光照调控设备、环境光源光谱调控设备、环境气压调控设备、环境温度调控设备、环境湿度调控设备、环境微颗粒调控设备、环境噪声调控设备、环境氧气浓度调控设备、环境二氧化碳浓度调控设备和环境甲醛浓度调控设备至少一项。

30.一种睡眠趋稳性检测量化及辅助干预的装置，其特征在于，包括以下模组：

数据采集处理模组，用于采集用户睡眠过程的生理体征数据和环境因素数据，进行数据预处理和时帧处理，得到生理体征信息和环境因素信息；

趋稳特征分析模组，用于对所述生理体征信息和所述环境因素信息进行时帧特征分析，提取环境状态指标均值特征序列，生成生理体征特征和环境因素特征；对所述生理体征特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和趋稳性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠深浅基线水平、基线变化趋势及变化模式稳定性，提取睡眠趋稳性指数，生成睡眠趋稳性量化日报；

跟踪量化分析模组，用于对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠趋稳性的影响，提取最佳睡眠趋稳性环境方案，生成睡眠趋稳性量化报告；

睡眠环境调控模组，用于根据所述最佳睡眠趋稳性环境方案，结合当前的所述环境因素信息，生成睡眠环境优化调整方案并对睡眠环境进行动态优化调整；

数据可视化模组，用于所述装置的所有过程数据、所述生理体征数据、所述环境因素数据、所述睡眠趋稳性量化日报、所述睡眠趋稳性量化报告、所述最佳睡眠趋稳性环境方案和所述睡眠环境优化调整方案的可视化展现；

数据运营管理模组，用于对所述装置的全部过程数据进行统一存储和运行管理;

所述睡眠趋稳性指数的计算方法包括：

1)获取睡眠持续期状态特征曲线；

2)判断所述睡眠持续期状态特征曲线的时序特性是加性时间序列还是乘性时间序列，选择对应的加性时序成分分析或乘性时序成分分析；

3)对所述睡眠持续期状态特征曲线进行对应的时序成分分析，得到睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分，计算得到睡眠趋稳性强度；

4)提取所述睡眠持续期状态特征曲线的睡眠趋稳性因子系数；

5)计算所述睡眠趋稳性强度与所述睡眠趋稳性因子系数的乘积，生成所述睡眠趋稳性指数。

Images