【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能穿戴设备领域，更具体地说，被专利技术是一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法。
技术介绍
1、用于睡眠环境的智能穿戴设备在睡眠监测领域有广泛的应用，可以用于监测和改善用户的睡眠质量，通过监测用户的睡眠时长、睡眠周期循环、呼吸和心率状态等因素分析用户的睡眠质量，对用户睡眠状态的改善提供可依赖的建议。
2、目前的智能穿戴设备在睡眠监测过程中，结合了acc加速度特征状态分析、ppg光电容积脉搏波描记法数据，通过光信号传感器和声信号传感器，按照cpc心肺耦合算法对用户睡眠状态进行分析，但在特殊的睡眠环境中，如振动不规律的火车船舶等交通工具中，acc加速度特征不符合典型的睡眠状态规律，无法确定用户的具体睡眠状态，可能导致智能穿戴设备检测的用户睡眠时长偏短，睡眠周期不规律等分析误差。
3、为了解决上述缺陷，现提出一种技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，以解决
技术介绍
中的不足。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，所述方法的具体步骤如下；
3、根据acc加速度数据特征分析睡眠环境是否满足典型睡眠状态特征，若满足典型睡眠状态特征，确定acc验证值为1，则根据光信号传感器和声信号传感器的检测结果，结合acc加速度数据特征和pgg光电容积脉搏波描记法数据，按照现有的cpc心肺耦合分析算法对用户的睡眠状态进行监测
4、若不满足典型睡眠状态特征，确定acc验证值为0，则对ppg光电容积脉搏波描记法数据进行验证分析，检验ppg测量数据的准确性和可信性，排除acc状态影响，依靠ppg测量数据对用户的睡眠状态进行分析；
5、通过计算血容积反射波动系数来评估ppg检测时长和周期的可靠性，通过计算rg光强度转换效率系数来验证ppg检测中对不同波长led光源转换效率的准确性；
6、结合ppg检测的可靠性和准确性分析结果，验证ppg分析的单因子稳定性，并进行验证信号分类，在获得许可性信号后，按照cpc心肺耦合算法，结合ppg数据波动，对用户进行睡眠监测，否则发布预警提示，并上传分析数据以备追溯。
7、在一个优选地实施方式中，acc验证值的获取逻辑；
8、当用户佩戴智能穿戴设备进行睡眠行为时，且光信号传感器和声信号传感器数据满足睡眠状态条件阈值，应用acc算法分析用户睡眠状态，通过采集周期时间内的加速度脉冲限幅计数值，对加速度数据进行低频信号的带通滤波，放大提取用户的细微动作表现，在周期时间内计算高于预设的加速度传感器限幅信号阈值的总数，当acc特征符合典型睡眠状态时，acc验证值取1；当acc特征不符合典型睡眠状态时，acc验证值取0。
9、在一个优选地实施方式中，当acc验证值取1时，对用户进行睡眠分析的逻辑；
10、通过收集睡眠环境中的光信号特征和声信号特征，结合acc加速度数据波动和pgg光电容积脉搏波描记法数据，根据cpc心肺耦合分析算法对用户的睡眠状态监测。
11、在一个优选地实施方式中，当acc验证值取0时，对用户进行睡眠分析的逻辑；
12、acc验证值为0，则acc特征不符合典型睡眠状态，摒弃acc特征分析数据，对ppg测量过程进行验证分析，通过验证ppg测量过程，提高ppg测量的准确性和可靠性，依靠ppg测量结果结合cpc心肺耦合算法进行睡眠监测。
13、在一个优选地实施方式中，通过计算血容积反射波动系数来评估ppg检测时长和周期的可靠性的逻辑为；
14、设定智能穿戴设备进行ppg测量的最佳取样周期时长范围，以最低取样周期时长获取用户的初始心率，对照普通人心率上下极限范围，按初始心率等比例调整实时下一取样周期时长，以此类推，通过上一监测周期的用户心率实时调整下一取样周期时长，获取智能穿戴设备在一个测量周期t内的连续取样周期时长数据，并将连续两个取样周期时长进行作差，标定为连续周期时长波动幅值，将一个测量周期t内的连续周期时长波动幅值整合为数据集合，结合智能穿戴设备进行ppg测量最佳取样周期时长范围进行差值累加，计算智能穿戴设备在一个测量周期t内的血容积反射波动系数。
15、在一个优选地实施方式中，通过计算rg光强度转换效率系数来验证ppg检测中对不同波长led光源转换效率的准确性；
16、按照现有的基于实施皮肤状态的ppg光源调整算法标准，标定红光转换绿光阈值为rg转换优势点，标定绿光转换红光阈值为gr转换优势点，标定绿光的三基色模型光强度指标为，r与b均为0，红光的三基色模型光强度指标为，g与b均为0；
17、计算智能穿戴设备在一个测量周期t内rg转换频率和gr转换频率，当达到rg转换优势点时，计算led光源的三基色指标由完全转换为与转换所用时间的比值作为rg转换频率，标定rg转换频率为rgn，其中为智能穿戴设备在一个测量周期t内rg转换频率的编号，且z为正整数，当达到gr转换优势点时，计算led光源的三基色指标由完全转换为与转换所用时间的比值作为gr转换频率，标定gr转换频率为grm，其中为智能穿戴设备在一个测量周期t内rg转换频率的编号，且x为正整数；
18、计算智能穿戴设备的rg光强度转换效率系数lc，计算表达式为，式中。
19、在一个优选地实施方式中，验证ppg分析数据的单因子稳定性的方法；
20、结合对ppg测量的可靠性和准确性的检验成果，通过线性回归方法对表征ppg测量结果可靠性的血容积反射波动系数和表征准确性的rg光强度转换效率系数进行综合分析，通过计算血容积变率漂移指数评估ppg测量的稳定性程度。
21、在一个优选地实施方式中，评估ppg测量的稳定性程度的分析方法及处理策略；
22、将计算所得的血容积变率漂移指数与预设的血容积变率漂移指数阈值进行比对，当计算所得血容积变率漂移指数小于等于预设的血容积变率漂移指数阈值，则ppg可信性验证通过，智能穿戴设备生成信任信号，并根据ppg测量结果结合心肺耦合算法进行睡眠状态分析；
23、当计算所得血容积变率漂移指数大于预设的血容积变率漂移指数阈值，则ppg可信性验证失败，智能穿戴设备生成质疑信号，并对用户睡眠监测进行预警提示，将分析数据上传服务器，进行特征分析冻结，以备数据回溯检验。
24、在上述技术方案中，本专利技术提供的技术效果和优点：
25、本专利技术通过对智能穿戴设备睡眠环境的acc数据特征分析进行检验，当发现睡眠环境特征不符合acc算法处理模式时，对智能穿戴设备的ppg数据处理准确性和可信性进行验证，判断睡眠环境的数据分析可行性，在数据分析可靠性不足的情况下进行分析数据上传并发出预警提示，便于智能穿戴设备后端管理人员及时发现异常特征状态，对异常状态进行针对分析检测，进而有效地防止智能穿戴设备数据分析失灵风险或数据安全故障的发生。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下；
2.根据权利要求1所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：ACC验证值的获取逻辑；
3.根据权利要求2所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：当ACC验证值取1时，对用户进行睡眠分析的逻辑；
4.根据权利要求2所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：当ACC验证值取0时，对用户进行睡眠分析的逻辑；
5.根据权利要求1所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：通过计算血容积反射波动系数来评估PPG检测时长和周期的可靠性的逻辑为；
6.根据权利要求1所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：通过计算RG光强度转换效率系数来验证PPG检测中对不同波长LED光源转换效率的准确性；
7.根据权利要求1所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：验证PPG分析数据的单因子稳定性的方法；
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...【技术特征摘要】
1.一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下；
2.根据权利要求1所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：acc验证值的获取逻辑；
3.根据权利要求2所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：当acc验证值取1时，对用户进行睡眠分析的逻辑；
4.根据权利要求2所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设备数据处理方法，其特征在于：当acc验证值取0时，对用户进行睡眠分析的逻辑；
5.根据权利要求1所述的一种适用于睡眠环境的智能穿戴设...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴贤荣，曾贤富，
申请(专利权)人：深圳市光速时代科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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