基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质，所述方法包括：步骤S10：通过雷达向其检测范围内的睡眠者发射波形并接收目标回波信号，建立回波信号模型；步骤S20：通过对接收的回波信号进行预处理，以获取抑制后的回波信号。本发明专利技术提出的基于雷达的睡眠特征事件检测方法，通过分析睡眠特征事件和睡眠事件的能量爆发曲线分布，对睡眠事件和睡眠特征事件的能量爆发曲线的分布通过matlab进行拟合，判断P(Z|H1)和P(Z|H0)的分布是否服从对数正态分布，然后对能量爆发曲线的数值通过自适应对数双门限恒虚警检测器进行检测；通过本发明专利技术的技术方案，可以确定能量爆发曲线特征在取对数值后符合正态分布，并以此设计了一款自适应对数双门限恒虚警检测器用于检测睡眠特征事件。

【技术实现步骤摘要】
基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质
本专利技术涉及睡眠监测
，尤其涉及一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着人们对健康问题的关注，越来越多的医用检测设备都更加小型化，便携化。但是最为重要的睡眠质量监测设备主要还是由利用光电容积描记(Photoplethysmography)医用技术占主流；根据医学研究表明，人体睡眠质量好坏和人体健康的程度有关，而睡眠质量的好坏和睡眠中人体特征事件(翻身，离床和离床后上床躺着)发生的次数有一定关系，所以如何检人体睡眠特征事件成为了睡眠监测中较为重要的一件事。现如今市场能够进行睡眠质量监测的设备主要分为接触式和非接触两种，其中接触式的主要有：医用的PPG设备，具有不便携带，以及佩戴不便的缺陷；手环类的设备只能依据体动次数，或者结合心率来对睡眠质量进行分类，但是其中的心率测量部分是通过发光二极管发出的绿光来检测的误差较大。对于非接触式的睡眠监测设备而言主要有：摄像头传感器，非接触式的电容传感器，超声波传感器以及雷达传感器。其中利用摄像头作为睡眠监测传感器时，其运本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法，其特征在于：所述方法包括：/n步骤S10：通过雷达向其检测范围内的睡眠者发射波形并接收目标回波信号，建立回波信号模型；/n步骤S20：通过对接收的回波信号进行预处理，以获取抑制后的回波信号；/n步骤S30：对抑制后的回波信号进行时频变换，获取能量爆发曲线；/n步骤S40：对能量爆发曲线进行滤波，通过滤波后的能量爆发曲线检测睡眠者的睡眠状态，所述睡眠状态包括第一事件和第二事件；/n步骤S50：构造二元假设，降低第一事件检测的虚警率，提高第二事件的检测概率；/n步骤S60：对第一事件和第二事件的能量爆发曲线进行变换，确定第一事件和第二事件的条件概率密度分布，...

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达的睡眠特征事件检测方法，其特征在于：所述方法包括：
步骤S10：通过雷达向其检测范围内的睡眠者发射波形并接收目标回波信号，建立回波信号模型；
步骤S20：通过对接收的回波信号进行预处理，以获取抑制后的回波信号；
步骤S30：对抑制后的回波信号进行时频变换，获取能量爆发曲线；
步骤S40：对能量爆发曲线进行滤波，通过滤波后的能量爆发曲线检测睡眠者的睡眠状态，所述睡眠状态包括第一事件和第二事件；
步骤S50：构造二元假设，降低第一事件检测的虚警率，提高第二事件的检测概率；
步骤S60：对第一事件和第二事件的能量爆发曲线进行变换，确定第一事件和第二事件的条件概率密度分布，并通过matlab(matrixlaboratory，矩阵实验室)对数据进行拟合；其中，第一事件的条件概率密度函数分别表示为P(Z|H1)，第二事件的条件概率密度函数表示为P(Z|H0)，H0为第一事件，H1为第二事件；
步骤S70：对能量爆发曲线的数值进行恒虚警检测。


2.如权利要求1所述的基于雷达的睡眠特征事件检测方法，其特征在于：所述步骤S70中对能量爆发曲线的数值进行恒虚警检测方式选用自适应对数双门限恒虚警检测器检测，具体步骤如下：
步骤S71：自适应估计能量爆发曲线的均值和方差；其中自适应估计能量爆发曲线的均值和方差包括：
步骤S711：对Z(n)取以自然数为底的对数，如下公式(10)表示：
Z′(n)＝ln|Z(n)|(10)
其中Z(n)是第n个能量爆发曲线元素的值；
步骤S712：通过自适应高斯均值算法得到第n个对数能量爆发曲线元素的均值和方差，均值μ(n)如下公式(11)表示；方差σ2(n)如下公式(12)表示：
μ(n)＝W·μ(n-1)+(1-W)(βμ(n-1)+(1-β)Z′(n))(11)
σ2(n)＝W·σ2(n-1)+(1-W)(βσ(n-1)2+(1-β)(Z′(n)-μ(n))2)(12)
其中μ(n-1)，σ2(n-1)分别是上一次计算出的均值和方差，β是权重，作为稳定性和快速更新之间的权衡，W是二进制值，睡眠特征事件发生时W的值为1，睡眠事件发生时W的值为0。


3.如权利要求2所述的基于雷达的睡眠特征事件检测方法，其特征在于：在所述步骤S712之后，所述步骤S70还包括：
步骤S72：一次阈值的检测，所述一次阈值的检测用于判断检测器检测到的是第一事件或者第二事件；
其中，所述一次阈值的检测包括：
步骤S721：设置第一阈值γ以检查每个能量爆发曲线元素的值是否符合以下公式：



其中第一阈值γ表示自适应对数双门限恒虚警检测器的阈值；表示，当Z′(n)-μ(n)大于γσ(n)时，检测到第二事件，所述第二事件为睡眠特征事件；当Z′(n)-μ(n)小于或等于γσ(n)时，检测到第一事件，所述第一事件为睡眠事件；n为帧数。


4.如权利要求3所述的基于雷达的睡眠特征事件检测方法，其特征在于：在所述步骤S721之后，所述步骤S70还包括：
步骤S73：持续时间二次阈值的检测，所述二次阈值检测用于降低所述一次阈值检测的虚警值；
其中，所述持续时间二次阈值检测包括：
步骤S731：设定第二阈值T，一次阈值检测中第一次检测到睡眠特征元素时记为t1，持续时...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳召成，程一歌，洪栋材，陈炯彰，王威，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44