申请/专利权人：安徽星辰智跃科技有限责任公司

申请日：2023-06-28

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116525063B

主分类号：G16H20/30

分类号：G16H20/30;A61B5/00;A61B5/0205;G16H80/00;G16H10/60;G16H15/00;G16H50/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.08.18#实质审查的生效;2023.08.01#公开

摘要：本发明提供了基于时频分析的睡眠周期性检测及调节方法、系统和装置，包括：采集分析用户睡眠生理状态，得到睡眠状态特征曲线和睡眠时相曲线；对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理和时频分析，确定周期边界频率并识别周期TF成分信号的功率特征和或幅值特征，计算得到睡眠周期性指数和曲线；对睡眠时相曲线、睡眠状态特征曲线和睡眠周期性指数曲线进行动态预测分析并动态调控；根据睡眠时相曲线、睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，建立并更新用户数据库，动态优化时频分析的检测量化和动态调节方法。本发明能够实现对用户睡眠周期的高效干预调节。

主权项：1.一种基于时频分析的睡眠周期性检测及调节方法，其特征在于，包括以下步骤：采集分析用户睡眠生理状态，得到睡眠状态特征曲线和睡眠时相曲线；对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理和时频分析，确定周期边界频率并识别周期TF成分信号的功率特征和幅值特征，计算得到睡眠周期性指数和睡眠周期性指数曲线；对所述睡眠时相曲线、所述睡眠状态特征曲线和所述睡眠周期性指数曲线进行动态预测分析，生成睡眠周期动态调节策略，对用户睡眠过程进行动态调控和调控效果评估，并得到动态调控效果曲线；根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，生成用户睡眠周期性检测及调节报告；建立并更新用户睡眠周期特征数据库，动态优化时频分析方法参数、所述周期边界频率、动态预测分析方法参数和所述睡眠周期动态调节策略；所述睡眠周期性指数的计算方法，具体为：1获取周期TF成分信号的所述功率特征和所述幅值特征；2对所述功率特征中的数值特征进行筛选并进行组合计算，得到周期性功率特征系数；3对所述幅值特征中的数值特征进行筛选并进行组合计算，得到周期性幅值特征系数；4根据所述周期性功率特征系数、所述周期性幅值特征系数、所述时频分析的方法对应预设方法修正系数和用户生物状态信息相关的预设用户个性修正系数，计算得到所述睡眠周期性指数；所述对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理和时频分析，确定周期边界频率并识别周期TF成分信号的功率特征和幅值特征，计算得到睡眠周期性指数和睡眠周期性指数曲线的具体步骤还包括：对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，得到睡眠状态特征基线曲线；根据所述睡眠状态特征曲线的特征组合生成方式，确定所述周期边界频率和时频分析的方法参数；对所述睡眠状态特征基线曲线进行时频分析，得到睡眠状态曲线时频特征集合；从所述睡眠状态曲线时频特征集合中，时频信号逆变换和或直接提取满足所述周期边界频率的周期TF成分信号的所述功率特征和所述幅值特征；根据所述功率特征和所述幅值特征，计算得到所述睡眠周期性指数并按时序生成所述睡眠周期性指数曲线；所述根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，生成用户睡眠周期性检测及调节报告的具体步骤还包括：计算所述睡眠时相曲线和所述睡眠周期性指数曲线的相关性，得到所述时相周期性耦合指数；根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和所述动态调控效果曲线，计算不同睡眠时相下所述睡眠周期性指数、动态调节效果系数的分布特征，得到所述时相调节分布特征；计算所述睡眠周期性指数曲线和所述动态调控效果曲线的相关性，得到所述周期指数调控系数；按照预设报告周期，生成所述用户睡眠周期性检测及调节报告。

全文数据：

权利要求：

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