智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法和系统与流程

技术特征：

1.一种智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，包括：

眼电信号波形图获取模块，用于在智能辅助睡眠中，向用户播放催眠引导词，检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图；

第一催眠深度识别模块，用于在播放催眠引导词后的第一时间段内，利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图，若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值，则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态；其中，所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值；

反应动作信号检测模块，用于向用户播放手臂抬起命令，在播放手臂抬起命令后的第二时间段内，利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号；

第二催眠深度识别模块，用于若在所述第二时间段内，所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号，则判定所述用户当前处于轻度催眠阶段。

2.根据权利要求1所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，所述眼电信号波形图获取模块还用于，在时间-幅值坐标系上绘制所述眼电信号波形图；所述第一催眠深度识别模块还用于，在所述时间-幅值坐标系上建立沿时间轴方向移动的检测窗口，并根据眨眼速度和眼电信号幅值设置所述检测窗口长度和高度阈值。

3.根据权利要求1所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，还包括用户状态检测模块，用于采集用户在智能辅助睡眠过程中产生的脑电信号，根据所述脑电信号对用户的睡眠状态进行检测，当所述用户处于未睡着状态，执行所述向用户播放催眠引导词的步骤。

4.根据权利要求2所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，所述根据眨眼速度和眼电信号幅值设置所述检测窗口长度和高度阈值的步骤包括：

在正常情况下，统计所述用户多次眨眼中快速的闭眼动作的时间；根据所述统计的时间获取所述用户的眨眼速度；

统计所述用户多次眨眼中的眼电信号幅值的最大值或最小值；根据所述眼电信号幅值的最大值或最小值获取所述用户的眼电信号幅值；

根据所述眨眼速度设置所述检测窗口长度，以及根据所述眼电信号幅值设置所述高度阈值。

5.根据权利要求1所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，若所述眼电信号波形图的幅值超过所述高度阈值，还包括：

计算检测窗口内眼电信号波形尖峰的尖锐程度参数，若所述尖锐程度参数小于预设的尖锐程度参数阈值，判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态。

6.根据权利要求5所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，所述计算检测窗口内眼电信号波形尖峰的尖锐程度参数的步骤包括：

分别计算眼电信号波形在检测窗口内的上部区域面积和下部区域面积；

根据所述上部区域面积和下部区域面积计算所述眼电信号波形尖峰的面积；

根据尖峰面积计算尖锐程度参数。

7.根据权利要求6所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，所述上部区域面积和下部区域面积的计算公式如下：

式中，pi为检测窗口内的眼电信号，pmax为检测窗口内眼电信号的最大值，pmin为检测窗口内眼电信号的最小值，areaup表示上部区域面积，areadown表示下部区域面积；

所述所述眼电信号波形尖峰的面积的计算公式如下：

式中，blinkarea表示尖峰的面积，if表示满足条件；

所述尖锐程度参数的计算公式如下：

blinkratio＝blinkarea/in-blinkarea

式中，blinkratio表示尖锐程度参数，in-blinkarea表示非尖峰部分的面积，这里尖锐程度参数也可以转化为是上部区域面积和下部区域面积之间的比值。

8.根据权利要求4所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，若所述眨眼速度为[Ta，Tb]，则所述检测窗口长度取值≥2Ta；

若所述眼电信号幅值为M，则所述高度阈值取值≤0.7M。

9.根据权利要求1所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别系统，其特征在于，所述播放催眠引导词后的设定时间为30s，所述第二时间段为10s。