一種ble聯(lián)網睡眠監(jiān)測方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及睡眠監(jiān)測裝置領域，尤其是指一種BLE聯(lián)網睡眠監(jiān)測方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 現(xiàn)代社會，運動健康逐步受到人們的重視，智能可穿戴設備正是因此誕生，其中智 能手環(huán)是覆蓋面最廣，群眾接受程度最高的產品。睡眠監(jiān)測作為智能穿戴產品的主要健康 管理類功能，其主要側重與監(jiān)測使用者的睡眠質量，通常包括睡眠的時長和用戶處于不同 睡眠階段的時間，包括在淺睡、深睡和動態(tài)睡眠的時間。但是目前，用戶最為關注的就是其 記錄的數(shù)據的準確性，以便得出更為準確的睡眠質量分析報告，而現(xiàn)有的產品對睡眠數(shù)據 的監(jiān)測方法并不具備明確的針對性，監(jiān)測精度不高，從而得出的結果并不理想。

【發(fā)明內容】

[0003] 針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的旨在于提供一種監(jiān)測精度更高的BLE聯(lián)網睡 眠監(jiān)測方法。
[0004] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案
[0005] 一種BLE聯(lián)網睡眠監(jiān)測方法，其應用于睡眠監(jiān)測系統(tǒng)，包括如下步驟：
[0006] (1)將通過三軸重力加速度傳感器獲取的三個方向的實時加速度值作為樣本數(shù) 據，并根據樣本數(shù)據計算身體波動因素M的值；
[0007] (2)若滿足判斷條件1或判斷條件2中的一種，則判定用戶狀態(tài)為相應的睡眠狀 態(tài)，若否，則判定用戶為清醒狀態(tài)；
[0008] 判斷條件1為：若在連續(xù)N分鐘之內監(jiān)測到A<M<B，則判定用戶狀態(tài)為靜態(tài)睡 眠狀態(tài)，并開啟與靜態(tài)睡眠狀態(tài)相對應的第一睡眠監(jiān)測模式，同時將上述N分鐘計入睡眠 時間；
[0009] 判斷條件2為：當在連續(xù)N分鐘之內監(jiān)測到C彡M彡D時，若水平面前后方向的加 速度值Y在lg-3g的范圍內，則判定用戶狀態(tài)為運動睡眠狀態(tài)，并開啟與動態(tài)睡眠狀態(tài)相對 應的第二睡眠監(jiān)測模式，同時將上述N分鐘計入睡眠時間；
[0010] 其中，身體波動因數(shù)M的值設定為三個方向加速度的絕對值之和，N的取值范 圍為20-40分鐘，A的取值范圍為10-20mg，B的取值范圍為160-180mg，C的取值范圍為 160-180mg，D的取值范圍為 290-310mg;
[0011] 優(yōu)選的，所述步驟2后還包括以下步驟，
[0012] (3)三軸重力加速度傳感器將采集到的樣本數(shù)據存儲在睡眠監(jiān)測系統(tǒng)中的主控芯 片內，睡眠監(jiān)測系統(tǒng)通過BLE藍牙通信的方式與移動終端進行通信，并通過移動終端將所 記錄的樣本數(shù)據上傳到云服務器；
[0013] (4)將上傳到云服務器的樣本數(shù)據與云服務器自帶的標準睡眠數(shù)據進行對比分 析，并對身體波動因數(shù)M的閾值進行誤差修正，再返回步驟（1)。
[0014] 優(yōu)選的，在判斷條件1中的連續(xù)N分鐘之內以及N分鐘之后，還包括以下步驟，
[0015] 在單位時間內采集若干個身體波動因素M的值作為總樣本數(shù)據，若大于B的樣本 數(shù)據的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的比值小于或等于15%，則判定用戶狀態(tài)為靜態(tài)睡眠狀 O
[0016] 優(yōu)選的，若在用戶入睡初期，當大于B的樣本數(shù)據的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的 比值大于15%時，且大于B+15mg的樣本數(shù)據的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的比值小于8%， 則判定用戶狀態(tài)為靜態(tài)睡眠狀態(tài)；若在用戶入睡后期，當大于B的樣本數(shù)據的數(shù)量跟總樣 本數(shù)據的數(shù)量的比值大于15%，則判定用戶狀態(tài)為清醒狀態(tài)。
[0017] 優(yōu)選的，在判斷條件2中的連續(xù)N分鐘之內以及N分鐘之后，還包括以下步驟，
[0018] 在單位時間內采集若干個身體波動因素M的值作為總樣本數(shù)據，若大于D的樣本 數(shù)據的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的比值小于或等于15%，則判定用戶狀態(tài)為運動睡眠狀 態(tài)，若否，則判定用戶狀態(tài)為清醒狀態(tài)。
[0019] 本發(fā)明還包括一種BLE聯(lián)網睡眠監(jiān)測裝置，其應用于睡眠監(jiān)測系統(tǒng)，包括如下模 塊，
[0020] 取值模塊，用于將通過三軸重力加速度傳感器獲取的三個方向的實時加速度值作 為樣本數(shù)據，并根據樣本數(shù)據計算身體波動因素M的值；
[0021] 第一判斷模塊，用于判斷若滿足判斷條件1或判斷條件2中的一種，則判定用戶狀 態(tài)為相應的睡眠狀態(tài)，若否，則判定用戶為清醒狀態(tài)；
[0022] 判斷條件1為：若在連續(xù)N分鐘之內監(jiān)測到A<M<B，則判定用戶狀態(tài)為靜態(tài)睡 眠狀態(tài)，并開啟與靜態(tài)睡眠狀態(tài)相對應的第一睡眠監(jiān)測模式，同時將上述N分鐘計入睡眠 時間；
[0023] 判斷條件2為：當在連續(xù)N分鐘之內監(jiān)測到C彡M彡D時，若水平面前后方向的加 速度值Y在lg-3g的范圍內，則判定用戶狀態(tài)為運動睡眠狀態(tài)，并開啟與動態(tài)睡眠狀態(tài)相對 應的第二睡眠監(jiān)測模式，同時將上述N分鐘計入睡眠時間；
[0024] 其中，身體波動因數(shù)M的值設定為三個方向加速度的絕對值之和，N的取值范 圍為20-40分鐘，A的取值范圍為10-20mg，B的取值范圍為160-180mg，C的取值范圍為 160-180mg，D的取值范圍為 290-310mg。
[0025] 優(yōu)選的，所述判斷模塊后還包括以下模塊，
[0026] 數(shù)據處理模塊，用于在三軸重力加速度傳感器將采集到的樣本數(shù)據存儲在睡眠監(jiān) 測系統(tǒng)中的主控芯片內后，使得睡眠監(jiān)測系統(tǒng)通過BLE藍牙通信的方式與移動終端進行通 信，并通過移動終端將所記錄的樣本數(shù)據上傳到云服務器；
[0027] 對比修正模塊，用于將上傳到云服務器的樣本數(shù)據與云服務器自帶的標準睡眠數(shù) 據進行對比分析，并對身體波動因數(shù)M的閾值進行誤差修正，再返回取值模塊。
[0028] 優(yōu)選的，在判斷條件1中的連續(xù)N分鐘之內以及N分鐘之后，還包括以下模塊，
[0029] 第二判斷模塊，用于在單位時間內采集若干個身體波動因素M的值作為總樣本數(shù) 據，若大于B的樣本數(shù)據的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的比值小于或等于15 %，則判定用戶 狀態(tài)為靜態(tài)睡眠狀態(tài)。
[0030] 優(yōu)選的，還包括第三判斷模塊，用于判斷若在用戶入睡初期，當大于B的樣本數(shù)據 的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的比值大于15%時，且大于B+15mg的樣本數(shù)據的數(shù)量跟總樣 本數(shù)據的數(shù)量的比值小于8%，則判定用戶狀態(tài)為靜態(tài)睡眠狀態(tài)；若在用戶入睡后期，當大 于B的樣本數(shù)據的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的比值大于15%，則判定用戶狀態(tài)為清醒狀 O
[0031] 優(yōu)選的，在判斷條件2中的連續(xù)N分鐘之內以及N分鐘之后，還包括以下模塊， [0032] 第四判斷模塊，在單位時間內采集若干個身體波動因素M的值作為總樣本數(shù)據， 若大于D的樣本數(shù)據的數(shù)量跟總樣本數(shù)據的數(shù)量的比值小于或等于15%，則判定用戶狀態(tài) 為運動睡眠狀態(tài)，若否，則判定用戶狀態(tài)為清醒狀態(tài)。
[0033] 本發(fā)明的有益效果如下：
[0034] 本發(fā)明中的一種BLE聯(lián)網睡眠監(jiān)測方法可使得用戶的睡眠監(jiān)測精度更高，有利于 做出最真實的睡眠質量評估，使得睡眠質量數(shù)據更加可信，更具參考價值。同時本發(fā)明還包 括一種BLE聯(lián)網睡眠監(jiān)測裝置，該裝置能快速準確的獲取數(shù)據，并進行相應的處理，從而使 得睡眠監(jiān)測的精度更為可靠。
【附圖說明】
[0035] 圖1為本發(fā)明一種BLE聯(lián)網睡眠監(jiān)測方法的較佳實施方式的流程圖。
【具體實施方式】
[0036] 下面將結合附圖以及【具體實施方式】，對本發(fā)明做進一步描述：
[0037] 請參見圖1，本發(fā)明涉及一種BLE聯(lián)網睡眠監(jiān)測方法，其應用于睡眠監(jiān)測系統(tǒng)，同 時其也是通過分析符合人體生物學原理的真實睡眠數(shù)據模型，結合LIS3DSH三軸重力加速 度傳感器而得到的具有高準確度的睡眠監(jiān)測方法。此外，還通過BLE聯(lián)網使得移動終端在 獲取睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的樣本數(shù)據后訪問云服務器，并將所得到的樣本數(shù)據與云服務器中的睡 眠數(shù)據進行分析比較后，做出最真實的睡眠質量評估，使得反應睡眠質量的睡眠數(shù)據更加 可信，更具參考價值。其中，睡眠監(jiān)測系統(tǒng)包括具有BLE功能的主控芯片以及三軸重力加速 度傳感器。
[0038] 本發(fā)明的較佳實施方式包括如下步驟：
[0039]S1、將通過三軸重力加速度傳感器獲取的三個方向的實時加速度值作為樣本數(shù) 據，并根據樣本數(shù)據計算身體波動因素M的值。
[0040] 具體的，三軸重力加速度傳感器負責采集三個方向的實時加速度值，并通過讀取 這三個加速度值建立波形模型。
[0041] 其中，身體波動因數(shù)M的值設定為三個方向加速度的絕對值之和。通過查找醫(yī)療 機構的數(shù)據，一般人體靜止時的身體波動因數(shù)M的取值范圍為15mg到30mg。正常人深度睡 眠狀態(tài)等同于靜止，故限定身體波動因數(shù)M的值，使用者額狀態(tài)則可以被分類，即睡眠監(jiān)測 系統(tǒng)可以根據身體波動因數(shù)M的值的區(qū)間來定義人體狀態(tài)。一般當身體波動因數(shù)M的取值 范