申请/专利权人：安徽星辰智跃科技有限责任公司

申请日：2023-06-29

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN116509338B

主分类号：A61B5/00

分类号：A61B5/00;G06F18/211;G06F18/2131;G06F18/214;G06N5/022

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.08.18#实质审查的生效;2023.08.01#公开

摘要：本发明提供了基于模态分析的睡眠周期性检测及调节方法，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；进行去趋势处理和模态分解，确定周期边界频率并提取周期IMF分量信号，计算得到睡眠周期性指数和睡眠周期性指数曲线；对所述曲线进行动态预测分析，生成睡眠周期动态调节策略并调节；根据所述曲线，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，建立并更新用户睡眠周期特征数据库；根据用户数据库动态优化模态分解方法参数、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，生成用户睡眠周期性检测及调节报告。本发明能够实现对用户睡眠周期的高效干预调节。

主权项：1.一种基于模态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模态分解，确定周期边界频率并提取周期IMF分量信号，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；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，建立并更新用户睡眠周期特征数据库；根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化模态分解方法参数、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，生成用户睡眠周期性检测及调节报告；所述睡眠周期性指数的计算方法，具体为：1获取睡眠状态特征基线曲线和所述周期IMF分量信号；2计算所述睡眠状态特征基线曲线和所述周期IMF分量信号的信号差值，得到睡眠状态特征残差曲线；3分别对所述睡眠状态特征残差曲线和所述周期IMF分量信号进行取绝对值计算，得到睡眠状态特征残差绝对值曲线和周期IMF分量绝对值信号；4根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠状态特征残差绝对值曲线和所述周期IMF分量绝对值信号，计算得到睡眠周期性节点系数并按时序生成睡眠周期性节点系数曲线；5根据所述睡眠周期性节点系数曲线、模态分解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；所述睡眠周期性节点系数的计算公式，具体为： 其中，csi为所述睡眠周期性节点系数，SRLi、SSLi分别为所述睡眠状态特征残差绝对值曲线中的第i个点数值和所述周期IMF分量绝对值信号中的第i个点数值，Kistage为所述睡眠时相曲线中的第i个点时相数值对应的时相修正系数；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，建立并更新用户睡眠周期特征数据库的具体步骤还包括：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；初始化建立并持续动态更新所述用户睡眠周期特征数据库；所述睡眠周期性指数的一种计算公式，具体为： 其中，SSI为所述睡眠周期性指数，Kuser、Kmethod分别为预设用户个性修正系数和预设方法修正系数，CSILi为所述睡眠周期性节点系数曲线中的第i个点数值，N为所述睡眠周期性节点系数曲线的数据长度。

全文数据：

权利要求：

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