基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法技术

本发明专利技术公开了一种基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，包括如下具体步骤：步骤1）：布置实验环境；步骤2）：设置干预组和对照组，获得睡前三项测试数据；步骤3）：让受试者佩戴脑电采集仪进入午睡，通过音乐闭环控制系统根据受试者的睡眠状态对音乐的音量进行调控；通过脑电采集仪获得受试者的睡眠脑电测试数据；步骤4）：午睡结束后获得睡后三项测试数据；分析统计睡前与睡后各项测试结果的差异；步骤5）：使用深度学习算法计算睡眠分期占比及睡眠潜伏期；步骤6）：通过统计模型对实验数据进行显著性检验。本发明专利技术用于验证白噪声、粉红噪声、双耳节拍这三大类型的音乐对人睡眠的实际影响，填补了在该领域内的研究空白。白。白。

【技术实现步骤摘要】
基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法


[0001]本专利技术涉及睡眠研究
，特别涉及一种基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法。

技术介绍

[0002]近年以来，国内的失眠人口达到了将近3亿人口，面对巨大的失眠大军，失眠会对人的生理和心理造成较大的影响。目前国内助眠市场大多集中在寝具，市场上有非常多的助眠产品，这些助眠产品或多或少都受到了失眠患者的青睐，但这些产品并没有实质性地研究对睡眠的具体影响，具体的效果也很难确定。
[0003]对于睡眠的研究，传统的睡前干预实验，多数是基于开环系统，系统的刺激参数由实验者预先设定，观察到的输出结果（如脑电信号）对输入端没有反馈，因此产生的刺激形式是固定的，如定时音量下降的背景噪声。
[0004]目前的研究方法中，只研究单一类型的睡前音乐对睡眠效果的影响，但很少研究不同类型音乐或声音对睡眠效果、认知行为（如记忆力）的影响存在什么样的差异，也没有提出系统的研究方案。
[0005]在日常生活中，广泛存在三大类型的音乐，分别为以下三种：1、白噪声：白噪声是一种在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声功率谱密度相等。科学家研究结果表明，大脑对白噪声会产生谐振，并令大脑平复至安静状态，召唤睡意。
[0006]2、粉红噪声：粉红噪声又被称做频率反比(1/f) 噪音，因为它的能量分布与频率成反比，主要能量集中于中低频段，比白噪音更深沉、更柔和，瀑布声、小雨声等都可称为粉红噪音。
[0007]3、双耳节拍：“双耳节拍”效应于1839年德国科学家发现，指当两只耳朵同时分别接收频率稍有不同（小于10Hz）的稳定的声波刺激，两种声波将在大脑内得到整合，产生小于10Hz的频率差，也就是“第三音”。持续时间量的“第三音”刺激可以改善脑波状态，并精准的刺激大脑相应区域以产生生物效应，改善睡眠稳定性。
[0008]传统的研究中，并没有深入研究上述三种类型音乐对睡眠效果的具体影响。
[0009]本专利技术的目的是提供一种基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，选取了上述三大类型的音乐，并系统地研究上述三种不同类型的音乐对午间睡眠的具体影响。

技术实现思路

[0010]本专利技术的目的在于提供一种基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，选取了上述三大类型的音乐，并系统地研究上述三种不同类型的音乐对午间睡眠的具体影响。
[0011]本专利技术的目的是通过如下技术方案实现的：一种基于闭环干预的不同睡前音乐对
睡眠效果影响的验证方法，包括如下具体步骤：步骤1）：收集白噪音、粉红噪音和双耳节拍三大类音乐，并布置好实验环境；步骤2）：设置白噪音干预组、粉红噪音干预组、双耳节拍干预组，并设置一个对照组，干预组的受试者选择好相应类型的音乐，并调整好初始音量；对照组的受试者不需要音乐；午间睡眠前，对干预组和对照组的受试者做睡前三项测试，睡前三项测试包括警觉性测试、词组联想测试和空间记忆测试，并获得睡前三项测试数据；步骤3）：让受试者佩戴脑电采集仪并进入午睡，设定午睡时间，在电脑端采集睡眠数据；并对干预组的受试者播放选择好的音乐，通过音乐闭环控制系统根据受试者的睡眠状态对音乐的音量进行调控；到达设定好的午睡时间后，将受试者唤醒，并停止数据采集；通过脑电采集程序获得受试者的睡眠脑电测试数据；步骤4）：午睡结束后对受试者进行睡后三项测试，睡后三项测试包括警觉性测试、词组联想测试和空间记忆测试，并获得睡后三项测试数据；分析统计睡前与睡后各项测试结果的差异；步骤5）：收集原始测试数据并使用深度学习算法计算睡眠分期占比及睡眠潜伏期，并去除异常数据；步骤6）：比较对照组和不同音乐的干预组的各项测试数据，并通过统计模型进行显著性检验，以验证不同类型的音乐对午间睡眠的影响。
[0012]作为优选，步骤3）中，所述设定的午睡时间为30
‑
40min。
[0013]3.根据权利要求1所述的基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，其特征在于，步骤3）中，音乐闭环控制系统包含数据质量检测模块、实时睡眠分期模块、实时电压调控模块，音量调控方法如下步骤：S1:数据质量检测模块对采集到的脑电数据进行检测，剔除异常数据；S2:实时电压调控模块每隔6秒计算一次脑电信号指标ρ，其中脑电信号指标ρ表示β波段与θ波段脑电图功率对数比，并根据该脑电信号指标ρ闭环调控音乐的音量V；同时实时睡眠分期模块以6秒的时间间隔对受试者的睡眠时间进行分期，检测稳定入睡点；S3:当检测到稳定入睡点，则对音量进行快速下调，直至音量为零。
[0014]作为优选，步骤S2中，音量V随ρ变化的函数如下：步骤S2中，音量V随ρ变化的函数如下：其中为初始音量，分别为音量为初始音量50%和初始音量10%时对应的ρ值；进入稳定入睡前，音量下降值与及ρ的下降值的乘积呈正比：
；其中，λ为个性化常数。
[0015]作为优选，步骤S3中，音量的下调速度为每6秒下降5%的音量。
[0016]作为优选，步骤6）中显著性检验方法如下：建立原假设H0和备择假设H1： H0：μ
对照组 = μ
实验组
，H1：μ
对照组 ≠ μ
实验组
，μ为该组样本的平均值；检测对照组与不同音乐干预组的测试数据的分布正态性及方差齐性；a：若对照组和干预组的测试数据满足分布正态性及方差齐性，则进行t
‑
检验，计算t统计量，并计算自由度，自由度的大小为+
‑
2，和分别为对照组和干预组的样本容量；根据自由度及t统计量，查表得出原假设成立的概率p值；若概率p值<0.05，认为干预组与对照组之间的指标的差异具有统计意义；反之，则认为干预组与对照组之间的指标差异不具有显著性，不具备统计意义；b：若对照组和干预组的测试数据不满足分布正态性或方差齐性，则进行Mann
‑
Whitney U
‑
检验，检验方法如下：将对照组和干预组的测试数据进行混合并将测试数据从小到大进行排列形成一个数据组，最大的数据在数据组中的位序为+，其次为+
‑
1，以此类推，最小的数据在数据组中的位序为1；若遇到相同大小的数据，则这批相同大小数据的位序统一确定为这批相同大小数据的位序的平均值，然后计算该数据组的秩、和,并计算数据组的Mann
‑
Whitney U统计量、；、的计算公式如下：的计算公式如下：选择、者中的最小者，并根据其样本容量及临界值U
α
，其中临界值U
α
的定义为：已知两组数据的容量时，拒绝H0假设时需要达到的最低U值。查表得出原假设成立的概率p值；若概率p值<0.05，则拒绝原假设，认为干预组和对照组的指标差异具有显著性并具备统计意义；反之，则认为干预组和对照组的指标差异不具有显著性，不具备统计意义。
[0017]作为优选，t统计量的计算公式如下：作为优选，t统计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤1）：收集白噪音、粉红噪音和双耳节拍三大类音乐，并布置好实验环境；步骤2）：设置白噪音干预组、粉红噪音干预组、双耳节拍干预组，并设置一个对照组，干预组的受试者选择好相应类型的音乐，并调整好初始音量；对照组的受试者不需要音乐；午间睡眠前，对干预组和对照组的受试者做睡前三项测试，睡前三项测试包括警觉性测试、词组联想测试和空间记忆测试，并获得睡前三项测试数据；步骤3）：让受试者佩戴脑电采集仪并进入午睡，设定午睡时间，在电脑端采集睡眠数据；并对干预组的受试者播放选择好的音乐，通过音乐闭环控制系统根据受试者的睡眠状态对音乐的音量进行调控；到达设定好的午睡时间后，将受试者唤醒，并停止数据采集；通过脑电采集程序获得受试者的睡眠脑电测试数据；步骤4）：午睡结束后对受试者进行睡后三项测试，睡后三项测试包括警觉性测试、词组联想测试和空间记忆测试，并获得睡后三项测试数据；分析统计睡前与睡后各项测试结果的差异；步骤5）：收集原始测试数据并使用深度学习算法计算睡眠分期占比及睡眠潜伏期，并去除异常数据；步骤6）：比较对照组和不同音乐的干预组的各项测试数据，并通过统计模型进行显著性检验，以验证不同类型的音乐对午间睡眠的影响。2.根据权利要求1所述的基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，其特征在于，步骤3）中，所述设定的午睡时间为30
‑
40min。3.根据权利要求1所述的基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，其特征在于，步骤3）中，音乐闭环控制系统包含数据质量检测模块、实时睡眠分期模块、实时电压调控模块，音量调控方法如下步骤：S1:数据质量检测模块对采集到的脑电数据进行检测，剔除异常数据；S2:实时电压调控模块每隔6秒计算一次脑电信号指标ρ，其中脑电信号指标ρ表示β波段与θ波段脑电图功率对数比，并根据该脑电信号指标ρ闭环调控音乐的音量V；同时实时睡眠分期模块以6秒的时间间隔对受试者的睡眠时间进行分期，检测稳定入睡点；S3:当检测到稳定入睡点，则对音量进行快速下调，直至音量为零。4.根据权利要求3所述的基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，其特征在于，步骤S2中，音量V随ρ变化的函数如下：步骤S2中，音量V随ρ变化的函数如下：其中为初始音量，分别为音量为初始音量50%和初始音量10%时对应的ρ值；
进入稳定入睡前，音量下降值与及ρ的下降值的乘积呈正比：；其中，λ为个性化常数。5.根据权利要求3所述的基于闭环干预的不同睡前音乐对睡眠效果影响的验证方法，其特征在于，步骤S3中，音量的下调速度为每6秒下降5%的音量。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：李世辰，陈红，郑潜，刘冰，
申请(专利权)人：浙江柔灵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：