吸时(次数较多或单次时长超过40秒)，选择向入睡者手机发送指令，唤醒入睡者；其中，监护者可以是入睡者的亲人，也可以是本发明设计系统的后台管理人员、监护人员，或者是其它智能设备(该智能设备具有在线识别阻塞性呼吸状态的能力)。
[0053]本发明设计的基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，逻辑清晰，基于鼾声信号判定入睡者是否存在阻塞性呼吸，可针对入睡者实现实时性监测，为入睡者提供科学、准确的睡眠呼吸监测，实时关注入睡者睡眠时的健康；并且基于客户端和服务器作为硬件载体，实现本发明设计方法，有效控制了该方法实际应用中的成本，其中，不仅实现了数据分析的分层处理架构，而且同时保证了数据分层处理彼此之间数据通信的质量，易于在市场上推广。
[0054]上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
【主权项】
1.一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤001.按照预设采样频率连续录取获得单个待测入睡者的连续呼吸信号，进入步骤 002 ； 步骤002.针对该待测入睡者的连续呼吸信号，将从第O时刻起、依次相邻n/2时长的各个时刻作为各个起始时刻，并将各个起始时刻分别对应时长为η的各个呼吸信号分别构成各个呼吸信号段，η > 0，进入步骤003 ; 步骤003.首先针对该待测入睡者的各个呼吸信号段分别进行预处理；然后，分别判断各个呼吸信号段中是否含有鼾声信号，若各个呼吸信号段中均不含有鼾声信号，则判定该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号的录取过程中不存在阻塞性呼吸，监测方法结束；若各个呼吸信号段中，存在至少一个呼吸信号段中含有鼾声信号，则获得所有该相应呼吸信号段中鼾声信号的位置，以及鼾声信号的时长，进入步骤004 ; 步骤004.针对获得的所有鼾声信号，根据鼾声信号的位置和鼾声信号的时长，判断是否存在相邻两段鼾声信号的间隔超过预设呼吸暂定间隔下限但小于预设呼吸暂定间隔上限，且这两段鼾声信号前预设判断时间内有连续鼾声信号，同时这两段鼾声信号后预设判断时间内有连续鼾声信号，若不存在，则判定该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号的录取过程中不存在阻塞性呼吸，监测方法结束；若存在，则进入步骤005 ; 步骤005.针对满足步骤004所述条件的各组相邻鼾声信号，按照步骤003中判断呼吸信号段中是否含有鼾声信号的方法，分别判断各组相邻鼾声信号中是否存在呼吸声信号，若各组相邻鼾声信号中均含有呼吸声信号，则判定该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号的录取过程中不存在阻塞性呼吸，监测方法结束；若各组相邻鼾声信号中，存在至少一组相邻鼾声信号中不含有呼吸声信号，则判定该相应相邻鼾声信号中存在初级阻塞性呼吸，并针对该相应相邻鼾声信号中的重复部分进行数据合并，获得所有存在初级阻塞性呼吸的相邻鼾声信号，进入步骤006 ； 步骤006.针对所有存在初级阻塞性呼吸的相邻鼾声信号，分别提取各个相邻鼾声信号中的声学特征，并根据预先建立好的阻塞性呼吸模型，分别判断该各个相邻鼾声信号中是否存在阻塞性呼吸，进而判断该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号的录取过程中是否存在阻塞性呼吸。
2.根据权利要求1所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述步骤001中，当同时处理多个待测入睡者的呼吸信号且待测入睡者主动配合预录呼吸信号时，首先分别录取各个待测入睡者的呼吸信号，分别提取其中的声学特征，并训练获得分别对应各个待测入睡者的呼吸声音模型；然后连续录取获得多个待测入睡者的连续呼吸信号，并通过分别对应各个待测入睡者的呼吸声音模型，获得分别对应各个待测入睡者的连续呼吸声音，最后分别针对各个待测入睡者的连续呼吸声音，分别执行后续全部步骤。
3.根据权利要求2所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述步骤001中，当录取待测入睡者连续呼吸信号的所在环境中，存在其他未入睡者或待测入睡者不主动配合预录呼吸信号时，根据预设待测入睡者的人数，针对连续录取获得的连续呼吸信号，实现各个待测入睡者呼吸信号自动聚类，获得分别对应各个待测入睡者的连续呼吸声音，最后分别针对各个待测入睡者的连续呼吸声音，分别执行后续全部步骤。
4.根据权利要求1所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述步骤003中，首先针对该待测入睡者的各个呼吸信号段分别进行预处理，去除其中非呼吸信号的部分。
5.根据权利要求1所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述步骤001中，按照预设采样频率实时连续录取获得单个待测入睡者的连续呼吸信号； 所述步骤003中，在针对该待测入睡者的各个呼吸信号段分别进行预处理之后，实时在第η时刻起、依次相邻n/2时长的各个时刻，针对以该各个时刻作为结束时刻所对应的呼吸信号段实时进行处理，即继续执行后续所有步骤，实现针对各个呼吸信号段的实时处理。
6.根据权利要求1所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述步骤003中，在执行完针对该待测入睡者的各个呼吸信号段分别进行预处理的操作后，分别针对各个呼吸信号段的后续操作，分别按照如下步骤执行，针对每一个呼吸信号段进行操作:步骤003-1.获得该呼吸信号段的平均能量作为基准能量，动态设置该呼吸信号段的能量门限；同时获得该呼吸信号段的最高过零率作为基准过零率，动态设置该呼吸信号段的过零率门限； 步骤003-2.利用一个平滑窗针对该呼吸信号段，计算获得平滑窗内的短时平均能量作为当前实际能量；同时利用一个平滑窗针对该呼吸信号，计算获得平滑窗内的短时平均过零率作为当前实际过零率； 步骤003-3.针对该呼吸信号段进行分帧，针对该呼吸信号上的每一个呼吸信号帧，分别判断呼吸信号帧的当前实际能量和当前实际过零率是否均分别对应超过该呼吸信号段的能量门限和过零率门限，是则判定该呼吸信号帧为鼾声信号，并根据将该鼾声信号第一帧对应的时刻作为该鼾声信号的起始时刻，最后一帧对应的时刻作为该鼾声信号的结束时亥IJ，进而得到该鼾声信号在对应呼吸信号段中的位置，以及该鼾声信号的时长；否则判定该呼吸信号帧不是鼾声信号。
7.根据权利要求1所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述步骤005中，在获得所有存在初级阻塞性呼吸的相邻鼾声信号之后，将该所有存在初级阻塞性呼吸的相邻鼾声信号进行数据存储。
8.根据权利要求7所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述步骤006中，分别判断该各个相邻鼾声信号中是否存在阻塞性呼吸，若不存在，则判定该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号录取过程中不存在阻塞性呼吸；若存在则继续统计获得该相邻鼾声信号中阻塞性呼吸的次数和单次时长，由此进而根据统计该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号录取过程中阻塞性呼吸的次数和单次时长，并以此根据预设睡眠质量判定规则，判定获得该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号录取过程中的睡眠质量。
9.根据权利要求8所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述睡眠呼吸监测方法基于客户端和服务器实现，其中，所述步骤001至步骤005在客户端中执行，步骤006在服务器中执行，客户端与服务器之间通过无线通信网络进行相互通信；其中，所述步骤006中，服务器在获得该待测入睡者在步骤001中连续呼吸信号录取过程中的睡眠质量之后，服务器通过无线通信网络将该睡眠质量反馈给客户端，客户端将接收到的睡眠质量，结合对应存储的初级阻塞性呼吸的相邻鼾声信号反馈给用户。
10.根据权利要求1所述一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，其特征在于:所述呼吸监测方法基于客户端和服务器实现，其中，所述步骤001至步骤005在客户端中执行，步骤006在服务器中执行，客户端与服务器之间通过无线通信网络进行相互通信。
【专利摘要】本发明涉及一种基于鼾声信号的睡眠呼吸监测方法，逻辑清晰，基于鼾声信号判定入睡者是否存在阻塞性呼吸，其中，首先采集待测入睡者的连续呼吸信号；接着对其划分获得呼吸信号段，分别针对各个呼吸信号段判断是否含有鼾声信号，然后针对所有鼾声信号分别判断是否存在初级阻塞性呼吸，最后针对存在初级阻塞性呼吸的鼾声信号，根据阻塞性呼吸模型，判断是否存在阻塞性呼吸，进而判断获得待测入睡者的睡眠呼吸情况；由此针对入睡者实现实时性监测，为入睡者提供科学、准确的睡眠呼吸监测，实时关注入睡者睡眠时的健康。
【IPC分类】A61B5-08
【公开号】CN104688229
【申请号】CN201510043540
【发明人】胡谷雨, 陈向东, 王修来, 潘志松, 周宇欢, 芮海军, 董志韧, 庞永辉
【申请人】中国人民解放军理工大学, 陈向东, 王修来
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年1月28日