本发明专利技术提供一种基于体震信号的睡眠检测方法及检测系统，该系统包括依次与传感器连接的第一放大器、滤波器、两个第二放大器、模/数信号转换器、信号接口、服务器；第一放大器连接于信号接口；其中一个第二放大器连接于信号接口。服务器用于分析接收到的信号，分析结果输出于信息终端设备。该检测方法包括：收集体动信号，根据体动信号波形幅度方差判断睡眠状态；体震信号经过压电传感器转换为电信号，通过放大模块等信号处理电路，提取呼吸心率，利用一种基于动作幅度、心率、呼吸而建立的睡眠检测算法对睡眠质量进行评估。测试结果表明具有较高的准确性，该方法对使用者的正常生活无影响，对无接触式的睡眠检测具有重要意义。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种睡眠检测方法和检测系统，特别是涉及一种基于体震信号的睡眠检测方法及检测系统。
技术介绍
人有三分之一的时间是在睡眠中度过的，睡眠对评估人们的工作压力、疲劳度和精神状况等日常生活状况有着重要意义。医学上对睡眠的结构和进程的了解，是利用多导睡眠仪来完成的。它可以能够进行全天监护，及时记录各项生理指标，具有报警等实时监测能力，但是这些设备主要集中于医院和研究所，其上百万的价格制约了其普及性。近些年来，随着移动应用方式的推广，小型化微型化的检测仪的研制水平不断提高。追踪睡眠质量也成了许多当前流行的可穿戴产品所关注的功能。动作、胸腔扩张收缩、心脏泵血都会引起人体和与人体接触物体的震动，采集这些震动，经过压电传感器转换为电信号，通过放大模块等信号处理电路，再传输到后台进行预处理，本设计就是这样一种基于动作幅度、心率、呼吸而建立的睡眠检测算法，获取睡眠质量评估。在目前的生物医学工程研究当中，我们对人体的各种生理信号进行采集与处理，传统测量心率和呼吸的方式，是利用电极或传感器直接接触人体，对人体产生一定约束，从而使受试者产生一定的心理负担。因此，有必要提出一种新的基于体震信号的睡眠检测方法和检测系统来解决上述问题。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种基于体震信号的睡眠检测方法及检测系统，用于解决现有技术中睡眠检测仪价格高，且只能在医院和研究所使用而不具有普及性的问题，并且用于解决现有技术中的睡眠检测仪对人体有一定约束而使受试者产生心理负担的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于体震信号的睡眠检测方法，该体震信号至少包括：体动信号、心冲击信号以及呼吸信号，其特征在于，所述检测方法至少包括：(1)将睡眠状态划分为觉醒期、快速眼动期和非快速眼动期；非快速眼动期包括浅睡期和深睡期；(2)收集体动信号；根据所述体动信号波形幅度的方差来判断睡眠状态；若波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者同时分别呈现升高趋势
且分别升高至25和2以上，睡眠状态为觉醒期；否则为非觉醒期；(3)若为非觉醒期，且所述波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者同时分别呈现下降趋势时，确定为觉醒期到浅睡期的状态切换；当所述波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者分别下降至3和0.2以下，确定睡眠状态为深睡期；(4)结合所述心冲击信号和呼吸信号判断所述睡眠状态；若前半夜的心冲击信号的变异性随睡眠时间的增加而增加，且呼吸信号不平稳则确定为快速眼动期；(5)结合所述呼吸信号验证步骤(3)中的深睡期；若后半夜的呼吸信号平稳则确定为深睡期。作为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测方法的一种优选方案，所述体动信号包括：四肢移动和身体翻转。作为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测方法的一种优选方案，所述步骤(2)中以10分钟为一个窗口、以每次前进5分钟来收集所述体动信号。作为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测方法的一种优选方案，所述步骤(2)中确定睡眠状态为觉醒期的方法还包括：伴随有持续时间超过5秒的大小动作。作为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测方法的一种优选方案，所述步骤(3)中，当所述波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者分别下降至3和0.2以下，若伴随有大小动作，则确定睡眠状态为浅睡期。本专利技术还提供一种基于体震信号的睡眠检测系统，所述检测系统至少包括：传感器、与所述传感器连接的第一放大器；与所述第一放大器连接的滤波器；与所述滤波器连接的两个第二放大器；与所述两个第二放大器连接的模/数信号转换器；与所述模/数信号转换器连接的信号接口；所述信号接口连接有服务器；.所述第一放大器连接于所述信号接口；所述其中一个第二放大器连接于所述信号接口。所述服务器用于分析接收到的信号，分析结果输出于信息终端设备。作为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测系统的一种优选方案，所述传感器为压电陶瓷传感器。作为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测系统的一种优选方案，所述信息终端设备包括：智能手机、PC或PAD。作为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测系统的一种优选方案，所述滤波器为有限脉冲响应滤波器。如上所述，本专利技术的基于体震信号的睡眠检测方法及检测系统，具有以下有益效果：本系统使用了基于体震信号的无感觉测量技术，检测设备压在床脚下，测试时用户按照平时习惯在床睡觉即可。当心脏向外泵血时，身体会产生与促使血液流动的力相反的作用力，该作
用力引起了与心跳同步的身体震动，产生体震信号，体震信号的规律与心率相关。同时人体每一次呼吸伴随着胸腔的扩张和收缩，这种变化也会引起缓慢变化的体震信号，这些信号通过人体传递给了固体，再通过固体被压电传感器采集到。虽然微弱，压电传感器的灵敏度足以测量到，经过一系列的信号传输，通过算法处理模块分离出心跳、呼吸和人在床上的体动。本系统不需要用户穿戴手环手表等设备，也不需要用户每天睡觉前手动去调整告诉设备“我要睡觉了，你来检测吧”，用户可以像之前一样正常自由地在自己家中起居作息。设备安装后，无声无息地检测使用者所有睡眠习惯，无须接触用户，心率、呼吸、活动、夜里起床次数等情况均在检测范围内，作为睡眠诊断的依据。附图说明图1显示为本专利技术的呼吸滤波器幅频响图。图2显示为本专利技术的BCG和ECG的时序对应示意图。图3显示为本专利技术的原始波形、BCG、呼吸波的时序对应示意图。图4显示为本专利技术的实验数据和ZOE睡眠监测仪数据的对比结果。图5显示为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测系统的结构组成示意图。图6显示为本专利技术的基于体震信号的睡眠检测系统的安装示意图。元件标号说明01 传感器02 第一放大器03 波器04 第二放大器05 模/数信号转换器06 信号接口07 服务器08 信息终端设备具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精
神下进行各种修饰或改变。请参阅图1至图6。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。本专利技术提供一种基于体震信号的睡眠检测方法，首先，本实施例中，所述体震信号包括：体动信号、心冲击信号以及呼吸信号。优选地，本实施例中的体动信号包括：四肢移动和身体翻转。本专利技术的所述检测方法至少包括以下步骤：步骤一：将睡眠状态划分为觉醒期、快速眼动期和非快速眼动期；非快速眼动期包括浅睡期和深睡期；睡眠质量的评价其实就是对睡眠结构组成的分析。睡眠结构将睡眠状态划分为Wake期(觉醒期)、REM期(快速眼动期，也就是通常人们所说的做梦时期)、NREM期(非快速眼动期)，其中NREM又分为Light期(浅睡期)和Deep期(深本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于体震信号的睡眠检测方法，该体震信号至少包括：体动信号、心冲击信号以及呼吸信号，其特征在于，所述检测方法至少包括：(1)将睡眠状态划分为觉醒期、快速眼动期和非快速眼动期；非快速眼动期包括浅睡期和深睡期；(2)收集体动信号；根据所述体动信号波形幅度的方差来判断睡眠状态；若波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者同时分别呈现升高趋势且分别升高至25和2以上，睡眠状态为觉醒期；否则为非觉醒期；(3)若为非觉醒期，且所述波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者同时分别呈现下降趋势时，确定为觉醒期到浅睡期的状态切换；当所述波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者分别下降至3和0.2以下，确定睡眠状态为深睡期；(4)结合所述心冲击信号和呼吸信号判断所述睡眠状态；若前半夜的心冲击信号的变异性随睡眠时间的增加而增加，且呼吸信号不平稳则确定为快速眼动期；(5)结合所述呼吸信号验证步骤(3)中的深睡期；若后半夜的呼吸信号平稳则确定为深睡期。
【技术特征摘要】
1.一种基于体震信号的睡眠检测方法，该体震信号至少包括：体动信号、心冲击信号以及呼吸信号，其特征在于，所述检测方法至少包括：(1)将睡眠状态划分为觉醒期、快速眼动期和非快速眼动期；非快速眼动期包括浅睡期和深睡期；(2)收集体动信号；根据所述体动信号波形幅度的方差来判断睡眠状态；若波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者同时分别呈现升高趋势且分别升高至25和2以上，睡眠状态为觉醒期；否则为非觉醒期；(3)若为非觉醒期，且所述波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者同时分别呈现下降趋势时，确定为觉醒期到浅睡期的状态切换；当所述波形幅度均方差/波形幅度最小值和波形幅度均方差/波形幅度平均值二者分别下降至3和0.2以下，确定睡眠状态为深睡期；(4)结合所述心冲击信号和呼吸信号判断所述睡眠状态；若前半夜的心冲击信号的变异性随睡眠时间的增加而增加，且呼吸信号不平稳则确定为快速眼动期；(5)结合所述呼吸信号验证步骤(3)中的深睡期；若后半夜的呼吸信号平稳则确定为深睡期。2.根据权利要求1所述的基于体震信号的睡眠检测方法，其特征在于：所述体动信号包括：四肢移动和身体翻转。3.根据权利要求2所述的基于体震信号的睡眠检测方法，其特征在于：所述步骤(2)中以10分钟为一个窗口、以...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆美珠，
申请(专利权)人：上海宽带技术及应用工程研究中心，上海孝通天地信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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