1.一种睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：获取并计算出准确的脉率，定位脉搏峰值点，准确获取脉搏波形；
步骤2：根据脉搏波形计算得到初步R-R间期值；
步骤3：设定一时间间期，根据该时间间期内的初步R-R间期值，建立用于表示该时间间期内的有效峰值信息的AR模型；
步骤4：所述AR模型根据所述时间间期内的前N个点的初步R-R间期值计算得到第N+1个点的R-R间期值；
步骤5：计算出由所述AR模型计算得到的第N+1个点的R-R间期值与所述时间间期内第N+1个点的实际R-R间期值之间的差值；判断该差值是否属于一阈值范围内，如果是，则记录所述时间间期内第N+1个点的实际R-R间期值；否则，视为失败检测，丢弃所述时间间期内第N+1个点的实际R-R间期值；
步骤6：等时间间隔依次抽取与所述时间间期时长相同的多个时间间期，重复所述步骤3～5；直至所有时间间期处理完毕，实现对睡眠期间R-R间期的优化。
2.根据权利要求1所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤1中，具体包括以下步骤：
步骤11：实时采集睡眠信号；
步骤12：对睡眠信号进行处理得到脉率；
步骤13：对所述脉率依次进行形态滤波、峰值检测和协方差匹配处理，计算得到准确的脉率数据，并根据所述脉率数据生成脉搏波形。
3.根据权利要求2所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤11是通过压电传感器实现对睡眠信号的实时采集，采集时该压电传感器放置于受测者枕头底面。
4.根据权利要求3所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤11中压电传感器采集的睡眠信号的类型为模拟信号类型，并将该模拟信号发送到一A/D转换模块，由A/D转换模块转换成数字信号类型的睡眠信号。
5.根据权利要求1所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤2中，具体包括以下步骤：
步骤21：抽取脉搏波形的一段脉搏信号，并于该段脉搏信号中建立一脉搏波形脉冲；
步骤22：将脉搏波形脉冲与该段脉搏信号进行移动匹配，得到一组协方差匹配的相关函数；
步骤23：于所述相关函数中建立一周期为6s的移动窗口，并在所述相关函数中以1s为周期移动所述移动窗口，并选取移动窗口每次移动后其内的最大数值点，并将所有选取出来的最大数值点作为脉搏信号中的脉搏波动脉冲；
步骤24：根据心率在短时间内不具备突变的特性，对步骤23中形成的脉搏波动脉冲的脉搏周期进行判断，去除异常的峰值，得到有效峰值数据；
步骤25：于相关函数中将得到的有效峰值数据标记为脉搏峰值点，并计算得到初步R-R间期值。
6.根据权利要求1所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤3中，设定6s的时间间期，根据该时间间期内的4～6个初步R-R间期值Xi，建立用于表示该时间间期内的有效峰值信息的AR模型，其中i的值为1～6之间的整数，包括1和6。
7.根据权利要求6所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤4中，所述AR模型根据所述时间间期内的第1～3个点的初步R-R间期值X1、X2和X3估计得到第4个点的R-R间期值X4，X4＝a×X3+a2×X2+a3×X1；其中a的值为方程a+a2+a3＝1的实数解。
8.根据权利要求7所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤5中，具体包括以下步骤：
步骤51：计算出由所述AR模型计算得到的第4个点的R-R间期值X4与所述时间间期内第4个点的实际R-R间期值Y4之间的差值；
步骤52：判断该差值的绝对值|Y4-X4|是否在X4×20％之内，如果是，则记录所述时间间期内第4个点的实际R-R间期值Y4；否则，视为失败检测，丢弃所述时间间期内第4个点的实际R-R间期值Y4。
9.根据权利要求8所述的睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化方法，其特征在于：所述步骤6中，在所述步骤3中的6s时间间期后，以1s为时间间隔，沿时间轴正向方向依次抽取多个6s的时间间期，重复所述步骤3～5；直至所有时间间期处理完毕，实现对睡眠期间R-R间期的优化。
10.一种睡眠期间的脉搏R-R间期测量和优化系统，其特征在于：包括依次连接的压电传感器、A/D转换模块和处理器；
所述压电传感器用于实时采集受测者睡眠期间的睡眠模拟信号，并传送至所述A/D转换模块；
所述A/D转换模块用于将所述睡眠模拟信号转换成睡眠数字信号，并传送至所述处理器；所述处理器用于对所述睡眠数字信号进行处理得到脉率波形，并根据脉率波形进行处理得到初步R-R间期值，并对初步R-R间期值进行异点排查得到优化后的R-R间期值，实现对睡眠期间R-R间期的优化。