本申请涉及睡眠监测领域，特别是涉及一种睡眠体动监测方法、装置及睡眠体动监测仪。
背景技术：
现代社会，大部分都市白领都有亚健康问题，晚上睡眠质量不好，会导致白天的工作和生活都精神状态不佳。失眠最直观的体现就是辗转反侧，通过监测睡眠过程中身体位置的变化可以正向地反应睡眠质量，相关技术基于加速度传感器来监测睡眠过程中身体位置的变化，其中，加速度传感器一般放置在枕头上，睡觉体动时，头部的运动会造成枕头的变形，进而判断人的体动，即，根据体动强度的变化对睡眠状态进行判断。
申请人在实现本申请的过程中，发现相关技术存在以下问题：
由于人体的体动模式是很复杂的，例如，可以左转、右转、平躺、脚部动作、手部动作等，用加速度传感器来检测的话，一方面使加速度传感器的检测维度较多，会有三轴的数据，该数据处理起来较困难，不容易做准确；另一方面，加速度传感器设置在枕头上由于无法准确区分人是在枕头上不动还是人根本不在枕头上，也就无法准确判断睡眠的起点。
技术实现要素：
本申请实施例的一个目的旨在提供一种睡眠体动监测方法、装置及睡眠体动监测仪，其解决现有睡眠监测对人体体动的判断不够准确的技术问题。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：
在第一方面，本申请实施例提供一种睡眠体动监测方法，包括：采集保暖空间内的气压数据，将所述气压数据按照采集时间的先后顺序排列,形成气压数据序列；确定所述气压数据序列是否满足预设体动条件；若满足，则确定所述保暖空间内发生体动。
其中，所述预设体动条件包括所述气压状态先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态；所述确定所述气压数据序列是否满足预设体动条件包括：根据所述气压数据序列，确定气压状态的变化；判断所述气压状态的变化是否满足所述气压状态先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态。
其中，所述气压数据序列划分为若干个检测周期，每一所述检测周期内均包含若干个气压数据；所述确定所述气压数据序列是否满足预设体动条件,具体包括：将位于每一所述检测周期内相邻两气压数据之间的差值的绝对值进行累加得到在每一所述检测周期内的变化幅度；判断所述变化幅度是否大于或者等于幅度阈值，若是，则确定满足预设体动条件，若否，则确定不满足预设体动条件。
其中,将所述气压状态先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态所经历的检测周期进行累加，计为一个体动计数周期；所述气压状态先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态具体包括：在所述变化幅度大于或等于幅度阈值时，确定所述检测周期为抖动态起点判断周期；将从上一个体动计数周期的抖动态终点起，到所述抖动态起点判断周期前，所经历的相邻两气压数据计算出的变化指数进行累加，判断所述累加的变化指数是否大于指数阈值；
所述变化指数通过如下算式计算:
其中，f(x)为变化指数，x1为采集时间在先的气压数据，x2为采集时间在后的气压数据，T为预设的常数；若是，确定所述抖动态起点判断周期为抖动态起点，所述气压状态由稳定态变化为抖动态；在确定所述抖动态起点之后，当所述抖动态起点判断周期出现的次数大于或等于次数阈值时，确定为本次体动计数周期的抖动态终点，所述气压状态由抖动态恢复至稳定态。
在第二方面，本申请实施例提供一种睡眠体动监测装置，包括：排列模块，用于将获取到的气压数据按照采集时间的先后顺序排列,形成气压数据序列；第一确定模块，用于确定所述气压数据序列是否满足预设体动条件；第二确定模块，用于若所述气压数据序列是否满足预设体动条件，则确定所述保暖空间内发生体动。
其中,所述气压数据序列划分为若干个检测周期，每一所述检测周期内均包含若干个气压数据；所述第一确定模块包括：累加单元，用于将位于每一所述检测周期内相邻两气压数据之间的差值的绝对值进行累加得到在每一所述检测周期内的变化幅度；判断单元，用于判断所述变化幅度是否大于或者等于幅度阈值；第一确定单元，用于若所述变化幅度大于或者等于幅度阈值，确定满足预设体动条件；第二确定单元，用于若所述变化幅度小于幅度阈值，确定不满足预设体动条件。
在第三方面，本申请实施例提供一种睡眠体动监测仪，包括：至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器和用于采集气压数据的气压传感器；其中，所述存储器存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器应用所述气压传感器，执行上述的睡眠体动监测方法。
其中，所述睡眠体动监测仪，包括：壳体，所述壳体内设置有空腔；所述气压传感器、所述处理器和所述存储器设置于所述空腔内。
其中，所述壳体的表面设置有若干通气口，所述气压传感器设置在与所述通气口对应的位置。
其中，所述壳体包括上壳体和下壳体，所述上壳体和下壳体通过卡扣连接。
其中，所述上壳体的表面包括显示部和弧形连接部，所述弧形连接部环绕所述显示部设置，所述弧形连接部与所述下壳体通过卡扣连接；所述显示部上设置有显示屏，所述显示屏与所述处理器连接。
本申请实施例通过判断保暖空间内的气压数据序列是否满足预设体动条件，来确定用户在睡眠过程中是否发生体动。一方面实现了用气压传感器来检测比开关信号复杂得多的体动信号，实现了更大的应用价值。另一方面，使用睡眠过程中保暖空间内的气压的变化比使用睡眠过程中用户头部运动带动加速度的变化来确定用户的体动更直观和方便。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本申请实施例提供的一种应用环境示意图；
图2a是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测仪的示意图；
图2b是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测仪的另一视角的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测仪的电路原理框图；
图4是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测方法的流程示意图；
图5是图4中步骤43的流程示意图；
图6是本申请另一实施例提供的一种睡眠体动监测方法的流程示意图；
图7是本申请另一实施例提供的一种睡眠体动监测方法的流程示意图；
图8是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测方法的一次完整体动的波形图；
图9是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测方法的较长的周期中，用户的体动变化规律；
图10是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测方法中，抖动起点的波形图；
图11是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测方法中，稳定状态发生的波形图；
图12是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
图1是本申请实施例提供的一种应用环境，该应用环境100包括以下元素：用户11、床12、寝具13和保暖空间14，寝具13可以为棉被、毛毯等具有保暖功能的物件；保暖空间14为经由寝具13盖设后所形成的与外界空气不能进行热量交换的空间,在图1所示的应用环境中,用户11躺在床12上，寝具13盖设于用户11上，用户11的身体热量与保暖空间14内的空气进行热量交换，使得保暖空间14内的空气气压低于外界空气的气压。
当用户处于睡眠状态时，会在睡眠过程中发生翻身、摆手等动作，即：在保暖空间14内出现肢体位置的变化或者移动。本申请实施例中，将这样的变化或者移动称为“体动”。并且，可以将“体动”的次数作为衡量用户睡眠质量的重要参数。例如，用户因为失眠而辗转反侧，会导致体动的次数较正常睡眠的体动次数偏大。通过检测用户睡眠的体动次数，可侧面反映用户的睡眠质量。
具体可以通过多种不同的方法来检测用户11在睡眠状态下是否发生体动，例如基于加速度传感器的技术方案。而在本实施例中，可以使用如图2所示的基于气压传感器的睡眠体动监测仪来检测用户11是否发生体动。
具体请一并参阅图2a、图2b和图3，图2a是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测仪的主视图，图2b是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测仪的左视图，图3是本申请实施例提供的一种睡眠体动监测仪的电路原理框图。如图3所示，该睡眠体动监测仪20包括：壳体21、气压传感器22、处理器23和存储器24。
请参考图2a和2b，壳体21的表面设置有若干通气口211，壳体21包括上壳体212和下壳体213，上壳体212和下壳体213通过卡扣或者其他连接方式连接形成空腔214。气压传感器22、处理器23和存储器24设置于空腔214内，并且气压传感器22设置于空腔214内，靠近若干通气口211的位置，以方便气压传感器22通过通气口211检测上述应用环境中保暖空间14内的气压。
上壳体212的表面包括显示部2121和弧形连接部2122，其中，弧形连接部2122环绕显示部2121；显示部2121上设置有显示屏25，显示屏25与处理器23连接，用于显示与用户睡眠相关的数据，例如，显示当前入睡时间、保暖空间内气压或体动次数等数据，其中，显示屏25可以是LCD或OLED等降低功耗的显示屏。
弧形连接部2122与下壳体213卡扣连接，弧形连接部2122的表面呈弧形结构，可以减少睡眠过程中被用户身体压到而带来的疼痛。通气口211设置于弧形连接部2122上。
利用上述睡眠体动监测仪20检测用户睡眠过程中，体动的变化的具体检测方法如下：将睡眠体动监测仪20放置于图1所述的应用环境中，气压传感器22采集保暖空间14内的气压，并将采集到的数据传输至处理器23，处理器23获取该气压数据，并根据该气压数据判断用户睡眠过程中是否发生体动。
图4是本申请实施例提供的，可由上述处理器执行的，用于检测用户11的体动次数的睡眠体动监测方法。如图4所示，该方法包括：
步骤41、采集保暖空间内的气压数据；将气压数据按照采集时间的先后顺序排列,形成气压数据序列。
本申请实施例中可以采用气压传感器进行气压的采集，气压传感器具体可以以任何合适的采样频率进行采集，例如，以每秒一个气压数据的形式连续采集保暖空间内的气压数据，处理器获取该气压数据得到气压数据序列。
本实施中的气压数据序列按照采集时间的先后顺序进行排序，该气压数据序列，可以反应特定时间段内，保暖空间内的气压变化情况，处理器获得该气压数据可以对该气压数据进行下一步的操作。
步骤42、确定气压数据序列是否满足预设体动条件。若是，则执行步骤43；若否，则执行步骤44。
本领域技术人员可以理解的是，在用户11发生体动的情况下，由于身体位置的变化，通常会导致外部空气进入保暖空间内，令保暖空间内的空气与外部空气发生热量交换，使得保暖空间内的气压发生规律性的变化。
因此，可以通过判断气压数据序列是否包含这样的规律性变化信息，来判断用户是否发生体动并进一步的实现对体动的计数。相对应地，可以通过上述预设体动条件来表示上述气压的规律性变化。其中，预设体动条件具体可以由本领域技术人员根据实际情况所确定。
步骤43、确定保暖空间内发生体动。
在满足上述预设体动条件时，可以确定该气压数据序列包含了所述规律性的变化，从而确定用户11在保暖空间内发生了体动。并进一步的通过该气压数据序列，对用户11的体动进行计数。
步骤44、确定保暖空间内未发生体动。
在不满足上述预设体动条件时，可以确定该气压数据序列不包含所述规律性的变化，从而确定用户11在保暖空间内没有发生体动。
本申请实施例通过判断保暖空间内的气压数据序列是否满足预设体动条件，来确定用户在睡眠过程中是否发生体动。一方面利用气压传感器来检测比开关信号复杂得多的体动信号，实现了更大的应用价值。另一方面，使用睡眠过程中保暖空间内的气压的变化比使用睡眠过程中用户头部运动带动加速度的变化来确定用户的体动更直观和方便。
如上所述，当用户在保暖空间内发生例如翻身等动作时，气压传感器检测到的气压数据会发生规律性的变化。例如，用户翻身过程中，保暖空间内的热空气与外部冷空气发生强烈的交换，由于气流本身，会引起气压的变化，使得气压传感器检测到的气压数据呈现高低反复变化的，又例如，用户完成翻身动作后，保暖空间内的空气逐渐被用户的体温所加热，使得气压传感器检测到的气压数据呈下降趋势。具体请参阅图8，图8是用户在寝具13里发生了体动时的一种气压随时间的变化关系图。
如图8这样的规律性变化，可以用气压数据在一定时间段内的气压数据变化趋势(亦即气压状态)来表示。因此，可将上述两种情况通过气压状态的变动来表示。在本实施例中，即将上述情况具体定义为稳定态和抖动态两种状态。这样的，可以根据气压数据所反映的气压状态的变化，确定用户是否发生体动，具体的确定方法，如图5所示，步骤42具体包括：
步骤421、根据气压数据序列，确定气压状态的变化。
在本申请实施例中，气压状态的变化包括稳定态和抖动态。稳定态为气压有缓慢的下降趋势的状态，抖动态为气压发生高低反复变化的状态，分别与上述两种情况对应。在气压数据序列中，确定了上述两种状态，即可确定气压状态的变化。如上述图8，图8中标注了发生一次体动时，气压的状态由稳定状态变为抖动状态再恢复至稳定状态时，气压数据的变化趋势。
步骤422、在气压状态的变化符合气压状态先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态时,确定保暖空间内发生体动。
本实施例中定义一次完整的体动，气压波形如图8所示，需要由稳定态，到抖动态再恢复至稳定态。这是因为：如果将上述图8描述成一个较长的周期来看，可参考图9，图9为较长的周期中，用户的体动变化规律。从图9可以看出，需要将用户一次完整的体动限定为前后都要有稳定状态，这样能够排除用户刚入睡和用户刚起床时发生气压数据发生抖动的场景，以方便将上述两种场景不计入体动次数。另外，本实施例提供的睡眠体动监测方法强调的是睡眠体动，所以入睡和清醒时的体动不属于本计算范围内。
需要说明的是，图9中，第四次体动后的稳定状态相比前三次体动的稳定状态，时间较长，这是因为稳定状态和抖动态时间长度是不确定的，这是由于用户睡觉的姿态和动作决定的，可通过本实施例提供的判断方法来自适应。
本申请实施例将气压数据至少识别为两种状态：稳定态和抖动态，而不需要对气压数据按照采集时间所形成的波形进行细节分析，只需通过气压状态的变化即可确定是否发生体动。进一步的，本申请实施例将稳定态到抖动态再恢复至稳定态定义为用户的一次睡眠姿态的调整，在此过程中，无论用户转了几次身，手脚动了多少次，都只视为一次睡眠姿态的调整，并认为只发生了一次体动，这种方式可以将用户的睡眠动作化繁为简，使本技术方案简单宜行，结果准确。
在一些实施例中，可以通过一系列逻辑判断步骤来确定气压状态的变化是否满足由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态的方式。为了详细描述下述介绍的逻辑判断方法，本实施例中将气压状态先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态所经历的检测周期进行累加，计为一个体动计数周期。该体动计数周期用于表征用户发生一次体动所经历的时长。
具体的，该逻辑判断步骤可以包括：
首先，确定检测周期内气压数据的变化幅度。
本申请所指的“检测周期内气压数据”表示某一时间段内采集到的若干个气压数据，例如，每5秒为一个检测周期时，“检测周期内气压数据”则表示5秒内采集到的若干个气压数据；即“确定检测周期内气压数据的变化幅度”表示确定5秒内采集到的气压数据的变化幅度。本申请将位于每一检测周期内相邻两气压数据之间的差值的绝对值进行累加得到在每一检测周期内的变化幅度。
这里引出变化幅度是因为，在检测周期内气压的变化幅度大于或等于幅度阈值可作为当前检测周期内是否发生抖动的一判断依据，因此，本实施例中将当前检测周期定义为抖动态起点判断周期。
具体的，气压的变化幅度可由将检测周期内相邻两气压数据之间的差值的绝对值进行累加得到，并且在每一检测周期结束时，将变化幅度清零并重新计数。
这里能够用变化幅度来确定在某一周期(即：抖动态起点判断周期)内是否存在抖动态的起点是因为用户11在寝具13里发生了体动。体动之后，寝具13内外空气就会发生强烈的交换，而且气流本身，就会引起气压的变化，所以体动的时候，传感器会检测到强烈的气压变化，如图10所示。
具体，请参阅表1，表1是本申请实施例提供的一种气压数据变化下的，气压的变化幅度的具体计算方式举例：
表1
其次,判断从上一个体动计数周期的抖动态终点起，到抖动态起点判断周期前，累加的变化指数是否大于指数阈值。这里引出变化指数是因为，满足累计的变化指数大于指数阈值，可确定当前气压的整体处于下降趋势，有稳定态的发生。
其中，变化指数通过如下算式计算:
其中，f(x)为变化指数，x1为采集时间在先的气压数据，x2为采集时间在后的气压数据，T为预设的常数。
这样计算的原因是：标准大气压是1013hpa,海拔越高，气压越低，假设用户所处的海拔气压为1000hpa,气压传感器分辨率为0.01hpa,则实际得到的检测值是1000.00hpa。即气压传感器对气压变化非常灵敏，能检测到气压的细微变化。进一步的，气压传感器除了分辨率，还有一个精度指标，比如气压完全不变，气压传感器反复测量这个气压，所得的测量值也是在反复变化的，只是从较长时间来看，如图11所示,气压传感器的测量值的平均值是接近被测气压值的。
因此，为了既能获取到气压的整体下降趋势，又能规避气压传感器自身精度造成的数据抖动，引入上述变化指数，其中，上述数据是连续变化的，直到抖动发生时才可能被暂停计数或者清零。当抖动态发生时，变化指数首先暂停计数，并且计算累加的变化指数的值，当累加的变化指数大于指数阈值时，继续进行下述步骤的判断(抖动态起点判断周期出现的次数是否大于或等于第一次数阈值，即：寻找体动计数周期的抖动态终点)。
如果满足抖动态起点判断周期出现的次数大于或等于第一次数阈值，则认为发生体动。此时变化指数会在暂停之后进行清零处理(例如表3和表4中的在变化指数暂停为197之后，进行清零处理)
如果不满足抖动态起点判断周期出现的次数大于或等于第一次数阈值，则认为没有发生体动。此时变化指数会在暂停之后进行重新恢复处理。
需要说明的是，并且由于气压传感器测量的数据的分辨率为0.01hpa,下述表格中的数据，若只保留为1hpa，则均可以理解为1.00pha的分辨率。另外，本实施例中当累加后的变化指数为0时，此时不再减为负数，即变化指数对气压下降更敏感，以增长的方向为主。具体，请参阅表2，表2是本申请实施例提供的一种气压数据变化下的，变化指数的具体计算方式举例：
表2
由上述表2计算得到的相邻两气压数据之间的差值为：
开始时气压数据1000.1，变化指数为0，第二个气压数据为1000.2,计算得差值为1000.1-1000.2＝-0.1，为负数，变化指数减1，由于当前变化指数已为0，为最小值，可确定减1无效，保持变化指数为0。第三个数1000.1，计算1000.2-1000.1＝0.1，为正数，变化指数加1，所以变化指数变为1，之后的数据按照上述方式进行累加。
需要说明的是，虽然上述数据整体趋势是下降的，但由于传感器的精度问题，有时候数据会往上抖动(例如第六个气压数据)，造成变化指数下降，但一段时间后，变化指数会恢复增长。
因此，依靠设定的指数阈值，可以表征数据的整体下降趋势明显强于传感器数据自身的抖动，即证明有稳定态的发生。
需要说明的是，如果传感器是暴露在寝具外的，缺少了寝具内的相对稳定的环境，由于有气流和温度以及传感器自身精度的影响，数据虽然会反复抖动，但是很难形成强烈的下降趋势，即：露在寝具外的变化指数不会超过设定的阈值，也就不会触发变化指数清零，实现了抗干扰。
综上所述，表1中，将气压的变化幅度设置为5hPa,指数阈值设置为100，即：抖动检测值超过幅度阈值5hPa,则认为抖动发生，并且在抖动发生时，暂停上述变化指数的计数，并检查变化指数的值，如表3所示，暂停时的变化指数为197，大于指数阈值100，表示抖动态之前有稳定态发生，记录到了体动时间的起点。，即：该抖动态起点判断周期为抖动态起点，气压状态由稳定态变为抖动态。
通过气压的变化幅度和累计的变化指数可以确定抖动态的起点即确定：气压状态由稳定态变为抖动态。
最后，在确定抖动态起点之后，当抖动态起点判断周期出现的次数大于或等于第一次数阈值时，确定为本体动计数周期的抖动态终点，所气压状态由抖动态恢复至稳定态。
上述通过抖动态起点判断周期出现的次数大于或等于第一次数阈值此种方式确定抖动态的终点的原因是：在抖动态的起点之时，保暖空间内的气压由一个快速上升过程，使得气压上升，在抖动态的中间过程气压呈高低反复变化，并且在该中间过程，不会再出现变化幅度大于或等于幅度阈值。另外，在抖动态的终点时，为发生一次体动。此时，还需要将之前暂停的变化指数进行清零处理并重新计数以进行下一次的气压状态的变化的判断。在本实施例中，该幅度阈值可以由本领域技术人员通过实验确定或者根据实际情况设置。
具体请参阅表3和表4，表3和表4是本申请实施例提供的一种第一次数阈值为3时，并且，气压数据满足的变化幅度小于幅度阈值出现的次数为3次时的气压数据举例：
表3
表4
其中，3次以上的抖动检测值都低于幅度阈值5hPa,确定本体动计数周期的抖动态终点，气压状态由抖动态恢复至稳定态。
本申请利用气压数据的变化幅度和变化指数来确定气壮状态的变化，并最终根据确定的用户状态的变化，来确定用户是否最终发生体动。此种判断方法，不必考虑气压数据的绝对值，降低了环境因素对测量结果的影响，和对传感器精度的要求。这种判断方法，利用气压传感器来检测比开关信号复杂得多的体动信号，实现了更大的应用价值。
需要说明的是:在本实施例中，虽然当气压状态的变化形式先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态，则确定气压状态的变化形式满足预设体动条件，确定用户发生一次体动，但是在实际确定用户体动的过程中，不是先确定稳定态，再确定抖动态，进而确定稳定态，而是直接先查找由稳定态切换至抖动态的第一切换点，当找到第一切换点之后，转换查找由抖动态切换至稳定态的第二切换点，当找到第二切换点，则说明气压状态的变化形式满足先由稳定态变化为抖动态，再由抖动态恢复至稳定态,如图6所示，该方法具体包括：
步骤601、获取气压数据序列；
气压传感器具体可以以任何合适的采样频率进行采集，例如，以每秒一个气压数据的形式连续采集保暖空间内的气压数据，处理器获取该气压数据得到气压数据序列。
气压数据序列是由多个不同时刻采集到的气压数据依次形成的数据序列，该气压数据序列，可以反应特定时间段内，保暖空间的气压变化情况。
步骤602、计算气压的变化幅度、累加的变化指数。
上述对变化幅度的累加的变化指数的计算方式在本实施例中同样适用，不再赘述。
步骤603、判断变化幅度是否大于或等于幅度阈值，若是执行步骤604，若否，清零变化幅度，并执行步骤602；
步骤604、判断变化指数是否大于指数阈值，若是执行步骤605(可以确定此时为抖动态的起点)，若否，执行步骤602；
此处需要解释的是：由于稳定态为气压有缓慢的下降趋势的状态，则稳定态的时间段内，每两相邻气压数据之间的差值为正，并且稳定态的时间段内，变化指数会增大。
步骤604中，若变化指数大于指数阈值，则认为抖动态的起点之前的一段时间之内，气压是有下降趋势的，即确定抖动态之前发生了稳定态。
利用此种方式确定抖动态之前是否发生稳定态的好处是：避免外界因素的影响，或者气压传感器的故障，使得气压传感器测得的气压数据发生漂移，导致传感器测得的变化幅度大于幅度阈值，而误判步骤603为抖动的起点。
步骤605、比较气压的变化幅度与预设的幅度阈值的大小；
步骤606、记录气压的变化幅度小于幅度阈值的出现次数；
步骤607、判断气压的变化幅度小于幅度阈值出现的次数是否大于或等于第一次数阈值；若是，执行步骤608，若否执行步骤602；
步骤608、记录发生体动，清零变化指数(可以确定此时为抖动态的终点)，并重复执行步骤602至步骤608。
正常睡眠时，如图9所示，稳定状态之间是叠在一起的，第一次体动之后的稳定状态，正好第2次体动之前的稳定状态，因为抖动态才是表征体动次数的，即计算体动得方式为：几个抖动态，就应该计算几次睡眠体动。因此，在一些实施例中，还可以减省一些逻辑判断步骤从而简化判断的过程，降低运算消耗。图7为本申请另一实施例提供的一种睡眠体动监测方法的流程示意图，上述方法实施例中对各个步骤的解释和说明，在本实施例中同样适用。如图7所示，该方法包括：
步骤701、采集保暖空间内的气压数据；将气压数据按照采集时间的先后顺序排列,形成气压数据序列；
步骤702、将位于每一检测周期内相邻两气压数据之间的差值的绝对值进行累加得到在每一检测周期内的变化幅度；
步骤703、判断变化幅度是否大于或者等于幅度阈值，若是，则确定满足预设体动判断条件，执行步骤704；若否，则确定不满足预设体动判断条件，执行步骤705；
步骤704、确定发生体动；
步骤705、确定未发生体动。
本申请实施例通过判断保暖空间内的气压数据序列是否满足稳定状态到抖动态，再由抖动态恢复至稳定态，来确定用户在睡眠过程中是否发生体动。一方面利用气压传感器来检测比开关信号复杂得多的体动信号，实现了更大的应用价值。另一方面，使用睡眠过程中保暖空间内的气压的变化比使用睡眠过程中用户头部运动带动加速度的变化来确定用户的体动更直观和方便。
本申请实施例还提供一种睡眠体动监测装置800，如图12所示，睡眠体动监测装置800包括：排列模块801、第一确定模块802和第二确定模块803。
排列模块801，用于将获取到的气压数据按照采集时间的先后顺序排列,形成气压数据序列；第一确定模块802，用于确定气压数据序列是否满足预设体动条件；第二确定模块803，用于若气压数据序列满足预设体动条件，则确定所述保暖空间内发生体动。
在一些实施例中，气压数据序列划分为若干个检测周期，每一检测周期内均包含若干个气压数据；则第一确定模块包括：累加单元、判断单元和第一确定单元。
累加单元，用于将位于每一检测周期内相邻两气压数据之间的差值的绝对值进行累加得到在每一检测周期内的变化幅度；判断单元，用于判断变化幅度是否大于或者等于幅度阈值；第一确定单元，用于若变化幅度大于或者等于幅度阈值，确定满足预设体动条件；第二确定单元，用于若变化幅度小于幅度阈值，确定不满足预设体动条件。
本申请实施例提供的睡眠体动监测装置，通过判断保暖空间内的气压数据序列是否满足稳定状态到抖动态，再由抖动态恢复至稳定态，来确定用户在睡眠过程中是否发生体动。一方面利用气压传感器来检测比开关信号复杂得多的体动信号，实现了更大的应用价值。另一方面，使用睡眠过程中保暖空间内的气压的变化比使用睡眠过程中用户头部运动带动加速度的变化来确定用户的体动更直观和方便。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。