基于心冲击信号的睡眠姿势识别装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术提出基于心冲击信号的睡眠姿势识别方法，包括S1：获取心冲击信号；S2：判断心冲击信号的幅值与设定的阈值大小关系；S3：调取心冲击信号波形特征；S4：将波形特征输入到集成逻辑回归分类器；S5：输出4种不同的睡眠姿势；S6：统计计算各睡眠姿势的时间占比，发送自定义的提醒消息给客户端。本发明专利技术通过获取心冲击信号，再对心冲击信号分析获取睡眠姿势，避免使用视频监控，保护了用户的隐私。

【技术实现步骤摘要】
基于心冲击信号的睡眠姿势识别装置及方法
本专利技术涉及医疗领域，具体涉及基于心冲击信号的睡眠姿势识别装置及方法。
技术介绍
睡眠监测对于识别睡眠障碍以辅助诊断治疗具有重要作用，其中的睡眠姿势识别能较好的确定被测者对于某一个固定姿势的保持时间，长期的保持一个固定的睡眠姿势会出现褥疮症状，而频繁的变换睡眠姿势是导致睡眠质量不佳的关键因素。目前的常规睡眠质量监测采用多导睡眠系统，该系统除了采集被测者的多生理参数等生命体征信息外还增加床旁的摄像仪采集睡眠图像信息以较为准确的判断出被测者在睡眠过程中的体姿变换，但以视频图像的记录方式增加了被测者的不适感，其中的隐私暴露成为一个急需解决的问题。在现有的技术有通过身体各部位的压力图像来分析睡眠姿势，但该技术没有深度挖掘身体各姿势受力的细粒度特征，且基于阵列式分布增加了系统的使用成本。目前心冲击信号(BCG)作为一种无创、无接触式的生理信号监测手段备受关注。
技术实现思路
为了克服现有技术中的不足，本专利技术提出基于心冲击信号的睡眠姿势识别装置及方法，其在对使用者睡眠姿势识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于心冲击信号的睡眠姿势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取心冲击信号；/nS2：判断心冲击信号的幅值与设定的阈值大小关系；/nS3：调取心冲击信号波形特征；/nS4：将波形特征输入到集成逻辑回归分类器；/nS5：输出4种不同的睡眠姿势；/nS6：统计计算各睡眠姿势的时间占比，发送自定义的提醒消息给客户端。/n

【技术特征摘要】
1.基于心冲击信号的睡眠姿势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取心冲击信号；
S2：判断心冲击信号的幅值与设定的阈值大小关系；
S3：调取心冲击信号波形特征；
S4：将波形特征输入到集成逻辑回归分类器；
S5：输出4种不同的睡眠姿势；
S6：统计计算各睡眠姿势的时间占比，发送自定义的提醒消息给客户端。


2.根据权利要求1所述的基于心冲击信号的睡眠姿势识别方法，其特征在于，步骤S2中，若心冲击信号的幅值大于设定的阀值，则表示被测用户身体发生体动，重新获取心冲击信号。


3.根据权利要求1所述的基于心冲击信号的睡眠姿势识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述波形特征包括波形的幅度均值、呼吸频率、吸气和呼气的周期比值、波形的功率谱频带幅度积分、频带幅度极值，所述波形的幅度均值为1min的S1中心冲击信号32倍下采样信号段再取均值。


4.根据权利要求3所述的基于心冲击信号的睡眠姿势识别方法，其特征在于，所述呼吸频率特征，是采用差分阈值法提取呼吸周期内的最...

【专利技术属性】
技术研发人员：何光强，赵荣建，方震，
申请(专利权)人：南京润楠医疗电子研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32