一种入睡点检测方法及终端技术

本发明专利技术公开一种入睡点检测方法及终端，采集原始脑波数据；基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根；基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点，通过采集原始脑波数据，基于原始脑波数据计算得到高频功率谱和均方根，最后基于高频功率谱和均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的纺锤波确定入睡点，纺锤波能最直接地体现睡眠状态，通过计算得到的高频功率谱和均方根检测纺锤波可减少纺锤波的误判，从而简单、准确地检测入睡点。确地检测入睡点。确地检测入睡点。

【技术实现步骤摘要】
一种入睡点检测方法及终端


[0001]本专利技术涉及脑电波检测
，尤其涉及一种入睡点检测方法及终端。

技术介绍

[0002]在现有的入睡点检测手段中，一种是在医学上用PSG(多导睡眠监测，Polysomnography)作为检测手段，另一种是利用可穿戴设备，比如利用手环作为入睡点的检测手段。但是PSG需要在医院中使用多种仪器进行检测，且需要在医院睡眠一至两晚，方法较为麻烦；而使用手环的话，由于大部分是通过重力传感器、心率、呼吸和血氧等指标进行判断，虽然使用起来比PSG要方便，但是从原理上说，这些指标只是一种间接的入睡点检测，因为睡眠主要还是需要通过大脑进行控制的，所以只通过这些指标检测入睡点不够直接和准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种入睡点检测方法及终端，能够简单、准确地检测入睡点。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的一种技术方案为：
[0005]一种入睡点检测方法，包括：
[0006]采集原始脑波数据；
[0007]基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根；
[0008]基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：
[0010]一种入睡点检测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0011]采集原始脑波数据；
[0012]基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根；
[0013]基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点。
[0014]本专利技术的有益效果在于：采集原始脑波数据，基于原始脑波数据计算得到高频功率谱和均方根，最后基于高频功率谱和均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的纺锤波确定入睡点，纺锤波能最直接地体现睡眠状态，通过计算得到的高频功率谱和均方根检测纺锤波可减少纺锤波的误判，从而简单、准确地检测入睡点。
附图说明
[0015]图1为本专利技术实施例的一种入睡点检测方法的步骤流程图；
[0016]图2为本专利技术实施例的一种入睡点检测终端的结构示意图；
[0017]图3为本专利技术实施例的入睡点检测方法中一级滤波和二级滤波的流程图；
[0018]图4为本专利技术实施例的入睡点检测方法中检测入睡点的整体流程图；
[0019]图5为本专利技术实施例的入睡点检测方法中第二脑波数据时频图；
[0020]图6为本专利技术实施例的入睡点检测方法中高频功率谱示意图；
[0021]图7为本专利技术实施例的入睡点检测方法中均方根曲线图。
具体实施方式
[0022]为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
[0023]请参照图1，本专利技术实施例提供了一种入睡点检测方法，包括：
[0024]采集原始脑波数据；
[0025]基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根；
[0026]基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点。
[0027]从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：采集原始脑波数据，基于原始脑波数据计算得到高频功率谱和均方根，最后基于高频功率谱和均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的纺锤波确定入睡点，纺锤波能最直接地体现睡眠状态，通过计算得到的高频功率谱和均方根检测纺锤波可减少纺锤波的误判，从而简单、准确地检测入睡点。
[0028]进一步地，所述基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根包括：
[0029]将所述原始脑波数据进行一级滤波，得到第一脑波数据，并对所述第一脑波数据进行二级滤波，得到第二脑波数据；
[0030]基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根。
[0031]由上述描述可知，将原始脑波数据进行一级滤波和二级滤波，能够很好地抑制原始脑波数据中的高频噪声、低频噪声以及基线漂移，基于过滤后的第二脑波数据计算得到高频功率谱和均方根，便于更加准确地检测入睡点。
[0032]进一步地，所述将所述原始脑波数据进行一级滤波，得到第一脑波数据，并对所述第一脑波数据进行二级滤波，得到第二脑波数据包括：
[0033]使用第一低通滤波器和第一高通滤波器对所述原始脑波数据进行一级滤波，得到第一脑波数据，并使用第二低通滤波器和第二高通滤波器对所述第一脑波数据进行二级滤波，得到第二脑波数据。
[0034]由上述描述可知，使用第一低通滤波器和第一高通滤波器对原始脑波数据进行一级滤波，实现第一次预处理，使用第二低通滤波器和第二高通滤波器对第一脑波数据进行二级滤波，实现第二预处理，每级滤波都使用两个滤波器进行，能够更准确、合理地抑制原
始脑波数据中的高频噪声、低频噪声以及基线漂移，提高了数据预处理的效果。
[0035]进一步地，所述基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根包括：
[0036]对所述第二脑波数据进行傅里叶变换，得到与所述第二脑波数据对应的幅度谱，并将所述幅度谱转化为功率谱；
[0037]从所述功率谱中确定预设频率范围对应的目标功率谱，并对所述目标功率谱的密度计算平均值，得到高频功率谱，所述高频功率谱为眼部高频肌电信号的功率谱；
[0038]根据所述第二脑波数据计算所述原始脑波数据对应的时域均方根。
[0039]由上述描述可知，对第二脑波数据进行傅里叶变换，将得到的幅度谱转化为功率谱，从功率谱中确定预设频率范围对应的目标功率谱，并对目标功率谱的密度计算平均值，得到高频功率谱，后续能够利用高频功率谱获取高频信号状态，基于高频信号状态能够减少后续纺锤波的误判，根据第二脑波数据计算原始脑波数据对应的时域均方根，时域均方根可用于后续进行纺锤波的判断，从而实现简单、准确地入睡点检测。
[0040]进一步地，所述基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根时还包括：
[0041]基于所述高频功率谱获取所述原始脑波数据对应的高频信号状态，所述高频信号状态包括稳定状态与下降状态；
[0042]根据所述时域均方根确定均方根基线；
[0043]所述基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点包括：
[0044]判断所述高频信号状态是否为所述稳定状态或所述下降状态，若否，则确定所述原始脑波数据不存在纺锤波，若是，则判断所述时域均方根是否大于所述均方根基线，且所述时域均方根大于或等于第一预设时间，所述均方根基线对应的持续时间小于或等于第二预设时间，若均否，则确定所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种入睡点检测方法，其特征在于，包括：采集原始脑波数据；基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根；基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点。2.根据权利要求1所述的一种入睡点检测方法，其特征在于，所述基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根包括：将所述原始脑波数据进行一级滤波，得到第一脑波数据，并对所述第一脑波数据进行二级滤波，得到第二脑波数据；基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根。3.根据权利要求2所述的一种入睡点检测方法，其特征在于，所述将所述原始脑波数据进行一级滤波，得到第一脑波数据，并对所述第一脑波数据进行二级滤波，得到第二脑波数据包括：使用第一低通滤波器和第一高通滤波器对所述原始脑波数据进行一级滤波，得到第一脑波数据，并使用第二低通滤波器和第二高通滤波器对所述第一脑波数据进行二级滤波，得到第二脑波数据。4.根据权利要求2所述的一种入睡点检测方法，其特征在于，所述基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根包括：对所述第二脑波数据进行傅里叶变换，得到与所述第二脑波数据对应的幅度谱，并将所述幅度谱转化为功率谱；从所述功率谱中确定预设频率范围对应的目标功率谱，并对所述目标功率谱的密度计算平均值，得到高频功率谱，所述高频功率谱为眼部高频肌电信号的功率谱；根据所述第二脑波数据计算所述原始脑波数据对应的时域均方根。5.根据权利要求4所述的一种入睡点检测方法，其特征在于，所述基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根时还包括：基于所述高频功率谱获取所述原始脑波数据对应的高频信号状态，所述高频信号状态包括稳定状态与下降状态；根据所述时域均方根确定均方根基线；所述基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点包括：判断所述高频信号状态是否为所述稳定状态或所述下降状态，若否，则确定所述原始脑波数据不存在纺锤波，若是，则判断所述时域均方根是否大于所述均方根基线，且所述时域均方根大于或等于第一预设时间，所述均方根基线对应的持续时间小于或等于第二预设时间，若均否，则确定所述原始脑波数据不存在纺锤波，若均是，则确定所述原始脑波数据存在纺锤波，并获取所述纺锤波对应的数量；判断所述纺锤波对应的数量是否达到第一预设数量，若是，则确定所述原始脑波数据存在入睡点，并根据所述纺锤波确定入睡点，若否，则输出入睡点确认失败提示。6.一种入睡点检测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁立坤，周可忠，梁红波，
申请(专利权)人：深湾创新技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：