一种基于非接触式传感器的四分期睡眠状态监测方法技术

本发明专利技术具体涉及一种基于非接触式振动传感器的四分期睡眠状态监测方法及系统，尤其适用于家庭环境中通过智能床实现无感化睡眠质量评估。包括以下步骤：步骤1：通过非接触式振动传感器连续采集人体在睡眠过程中的振动信号；步骤2：对所述振动信号进行预处理，包括去噪和分段处理，得到时域振动数据；步骤3：对所述时域振动数据进行频域变换，提取频域特征，包括呼吸率、心率和心脏变异性参数；步骤4：将所述频域特征与通过多导睡眠仪同步获取的睡眠分期标签进行时间对齐，构建训练数据集；提出基于时频域特征融合的XGBoost分类模型，通过短时傅里叶变换提取呼吸信号的基频及谐波能量占比，并结合心率变异性的LF/HF比值实现四分期分类。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能健康监测领域，具体涉及一种基于非接触式振动传感器的四分期睡眠状态监测方法及系统，尤其适用于家庭环境中通过智能床实现无感化睡眠质量评估。

技术介绍

1、传统多导睡眠仪(psg)需在用户体表粘贴电极以采集脑电、心电等信号，存在侵入性强、操作复杂等问题。现有非接触式技术如专利cn109480787b采用超宽带雷达监测呼吸和体动，但雷达设备成本高昂(单台成本＞2000元)，且穿透衣物时信号衰减严重(衰减率＞40％)，导致监测精度下降。专利cn111067503a基于ecg信号分析心率变异性(hrv)，但需接触式电极，无法避免对睡眠的干扰。

2、本专利技术针对上述痛点，提出一种低成本、高精度的解决方案：利用嵌入智能床的非接触式振动传感器(如压电薄膜，成本＜50元/片)采集人体振动信号，结合迁移学习优化的xgboost模型实现四分期睡眠监测，分类准确率达92.3％(较雷达方案提升12.5％)，且无需用户主动配合。

技术实现思路

1、本申请提供一种基于非接触式传感器的四分期睡眠状态监测方法，包本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于非接触式传感器的四分期睡眠状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非接触式振动传感器为压电薄膜传感器或加速度传感器，集成于智能床的床垫或床架中，用于检测人体体动及胸腔振动信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中所述频域变换为短时傅里叶变换(STFT)或小波变换，频域特征进一步包括：1)呼吸信号的基频及谐波能量分布；2)心率信号的0.5-4Hz频段功率谱密度；3)心脏变异性参数的时频联合分析结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中所述时间对齐具体为：

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【技术特征摘要】

1.一种基于非接触式传感器的四分期睡眠状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非接触式振动传感器为压电薄膜传感器或加速度传感器，集成于智能床的床垫或床架中，用于检测人体体动及胸腔振动信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中所述频域变换为短时傅里叶变换(stft)或小波变换，频域特征进一步包括：1)呼吸信号的基频及谐波能量分布；2)心率信号的0.5-4hz频段功率谱密度；3)心脏变异性参数的时频联合分析结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中所述时间对齐具体为：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中所述xgboost算法的损失函数定义为：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤7中所...

【专利技术属性】
技术研发人员：单华锋，何佳飞，张建炜，丁少康，王鹏，单子潘，
申请(专利权)人：麒盛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：