The invention discloses a system and method for judging the action of sleep and heart rate based on the state, including the human motion detection module (101), heart rate detection module (102), sleep state analysis module (103) and the historical data analysis module (104), the number of devices using the system analysis of action within a preset time for sleep in the system, that the body is in a sleep state is preset time, the system default time state of human body divided into sleep and awake, and then infer the human body falling asleep and wake up every time, awake time and the whole process of sleep; sleep state analysis system by means of the average heart rate within a preset time, the body will be sleep time is divided into several stages of shallow sleep and deep sleep stage. The invention has the stronger basis for the sleep monitoring, and is easy to carry out through the software and hardware scheme. The utility model has the advantages of easy implementation, low cost, high accuracy, no interference to sleep, and the like, and has wide application prospect.
【技术实现步骤摘要】
基于动作和心率的睡眠状态判别系统及方法
本专利技术涉及健康监测
,特别是涉及睡眠状态监测
,特别涉及一种基于动作和心率的睡眠状态判别系统及方法。
技术介绍
睡眠是每个人都需要进行的重要生理活动,睡眠可以帮助人体恢复疲劳,缓解情绪,因此充足的睡眠对人的正常生活十分必要。在现代社会中,患有失眠、嗜眠等症状的人不在少数,常常对人的白天生活造成很大影响,并常常导致其他精神和身体问题。由于睡眠时人体生理状态与清醒时有很大区别,睡眠状态下人体没有自主意识,通常无法自我了解自我的睡眠状态,以及睡眠状态下机体发生了哪些变化。因此利用某种手段判别人体睡眠状态以及显示睡眠状态变化对每个人来说都有很大好处,尤其是了解睡眠状态的变化情况,对某些与睡眠相关的病症的治疗也有很大帮助。目前最有效的睡眠状态判别方法是测量人体入睡状态下的脑电波,通过观察脑电波的波形变化,可以直接看出睡眠状态的变化情况。然而测量脑电波时需要在头部佩戴脑电波测量仪器,对睡眠会造成极大干扰,在日常生活中没有可操作性。市场上现有的可穿戴设备利用三轴加速度传感器测量人体腕部动作的方法来判断使用者睡眠状态,特别是通过统计使用者整段睡眠中每分钟的腕部动作次数,然后利用分段处理的方法来判断使用者整段睡眠中每分钟所处睡眠状态(包括清醒、浅睡、深睡)。这种方式在某种程度上是有效的,最直接的体现就是入睡和清醒状态下,人体动作的次数会有明显差异,因此只要测量这个差异的大小,就能很准确判断人体处于清醒还是睡眠状态下。然而本质上,如前所述睡眠分段的依据是脑电波,因此在睡眠状态下,人体处于浅睡、深睡,或者REM睡眠,唯一完 ...
【技术保护点】
一种基于动作和心率的睡眠状态判别系统,其特征在于,该系统包括依序连接的人体动作检测模块(101)、人体心率检测模块(102)、睡眠状态分析模块(103)以及历史数据存储分析模块(104),其中:所述人体动作检测模块(101),测量整个睡眠过程中每个系统预设时间内的人体肢体动作数;所述人体心率检测模块(102),测量整个睡眠过程中每个系统预设时间内的人体平均心率;所述睡眠状态分析模块(103),分析处理收集到的所有数据,计算人体在每个系统预设时间内所处的睡眠状态以及与睡眠相关的各种参数;所述历史数据存储分析模块(104),存储使用者每次使用系统所产生的历史数据,包括每次使用过程中测量得到的人体肢体动作数和平均心率,以及通过数据分析处理装置分析得到的结果数据,并根据这些数据,分析得到用户长期睡眠习惯以及短期睡眠波动相关信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于动作和心率的睡眠状态判别系统,其特征在于,该系统包括依序连接的人体动作检测模块(101)、人体心率检测模块(102)、睡眠状态分析模块(103)以及历史数据存储分析模块(104),其中:所述人体动作检测模块(101),测量整个睡眠过程中每个系统预设时间内的人体肢体动作数;所述人体心率检测模块(102),测量整个睡眠过程中每个系统预设时间内的人体平均心率;所述睡眠状态分析模块(103),分析处理收集到的所有数据,计算人体在每个系统预设时间内所处的睡眠状态以及与睡眠相关的各种参数;所述历史数据存储分析模块(104),存储使用者每次使用系统所产生的历史数据,包括每次使用过程中测量得到的人体肢体动作数和平均心率,以及通过数据分析处理装置分析得到的结果数据,并根据这些数据,分析得到用户长期睡眠习惯以及短期睡眠波动相关信息。2.如权利要求1所述的基于动作和心率的睡眠状态判别系统,其特征在于,所述人体动作检测模块和人体心率检测模块集成在可穿戴设备上,同步测量整个睡眠过程中每个系统预设时间内的人体肢体动作数和平均心率。3.如权利要求1所述的基于动作和心率的睡眠状态判别系统,其特征在于,所述历史数据存储分析模块设计为云计算系统,通过互联网与其他装置进行数据交互。4.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员:欧阳健飞,
申请(专利权)人:天津众阳科技有限公司,
类型:发明
国别省市:天津,12
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