【技术实现步骤摘要】
基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统及方法
本专利技术涉及睡眠医学
，具体地，涉及一种基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统及方法。
技术介绍
睡眠，是一种人类不可缺少的生理现象，它既能保持身体健康和补充体力，亦可提高工作能力。人体的睡眠由两个交替出现的不同睡眠时期所组成，一个是非快速眼动睡眠(NREM)，另一个是快速眼动睡眠(REM)。其中非快速眼动睡眠分为三个阶段，分别为：睡眠1期(N1)、睡眠2期(N2)、睡眠3期(N3)。健康成年人典型睡眠过程大致如下：觉醒——非快速眼动睡眠即NREM期(睡眠1期-睡眠2期-睡眠3期-睡眠2期)——快速眼动期即REM期——非快速眼动睡眠(睡眠1期-睡眠2期-睡眠3期-睡眠2期)——快速眼动期——非快速眼动期——快速眼动期——觉醒。睡眠质量好坏与人体健康与否有密切关系，拥有好的睡眠质量至关重要。已有研究发现，睡眠质量差的人群现在越来越广泛。失眠会导致精神疲劳、决策能力差、学习障碍以及代谢紊乱，严重者会导致慢性疾病。人体的睡眠质量受到许多因素的影响，如健康状况，情绪状态，床褥...
【技术保护点】
1.一种基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统，其特征在于，包括：/n睡眠监测模块：监测并反映用户睡眠阶段的生理参数；/n学习模块：根据生理参数对用户睡眠阶段情况进行机器学习，并发出调温指令；/n调控模块：根据调温指令对环境参数进行调控。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统，其特征在于，包括：
睡眠监测模块：监测并反映用户睡眠阶段的生理参数；
学习模块：根据生理参数对用户睡眠阶段情况进行机器学习，并发出调温指令；
调控模块：根据调温指令对环境参数进行调控。
2.根据权利要求1所述的基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统，其特征在于，所述睡眠监测模块包括：监测用户N2-N3期过渡段的时长、用户N3期临近结束时的脑电波形和用户REM期临近结束时的脑电波形。
3.根据权利要求1所述的基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统，其特征在于，所述学习模块包括：
机器记录模块：记录包括：用户的性别、年龄以及卧室中的床褥类型；
机器学习模块：学习包括：用户的脑电分期、延长N3期和REM期的生理温度和用户实际感知到设定环境参数的时长。
4.根据权利要求1所述的基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统，其特征在于，所述学习模块学习空调调节到用户设定环境参数的所需时长，即某一个睡眠时刻与N3期开始或REM期结束的时差；
根据空调调节到用户设定环境参数的所需时长确定，向空调调控中心发出调指令的时刻和用户睡眠阶段时刻。
5.根据权利要求1所述的基于睡眠分期的空调睡眠模式的自动控制系统，其特征在于，所述调控模块包括：根据热调节强度和速率...
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