基于小波分析的睡眠周期性检测及调节方法、系统和装置与流程

本发明涉及睡眠周期性检测量化及辅助调节领域，特别涉及基于小波分析的睡眠周期性及调节方法、系统和装置。

背景技术：

1、健康优质的人类睡眠过程具备非常好的周期性，即非快速眼动睡眠nrem和快速眼动睡眠rem的周期性循环交替，每个周期持续90-120分钟。睡眠周期性是人类睡眠健康和睡眠质量的一个非常重要的衡量指标，但由于精神压力、生理状况和睡眠环境等多种因素，睡眠周期性受到很多干扰和挑战。

2、申请人提出的在先解决方案中国申请cn2023101959912提供了一种睡眠周期性检测量化及辅助干预的方法，包括以下步骤：采集用户睡眠过程的生理状态数据和环境状态数据，进行信号数据预处理和时帧处理，得到生理状态信息和环境状态信息；对所述生理状态信息和所述环境状态信息进行时帧状态特征分析，生成生理状态特征和环境状态特征；对所述生理状态特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和周期性量化分析，评价用户睡眠状态的睡眠基线周期变化强度、基线周期变化趋势和变化模式合理性，提取睡眠周期性指数，生成睡眠周期性量化日报；重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠周期性的影响，提取最佳睡眠周期性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠周期性量化报告。该技术方案提出了睡眠周期性指数作为睡眠循环周期规律量化的创新评价指标，通过时间序列分解方法从睡眠持续期状态特征曲线中提取睡眠持续期状态时序周期成分，计算睡眠周期性强度并得到睡眠周期性指数，已经能够初步解决睡眠周期性量化的问题。但还存在可以提升的空间，主要包括：首先，时间序列分解方法在计算效率、多场景评价和人群适应度上表现出局限性；其次，睡眠持续期状态特征曲线是基于阶梯式睡眠时相分期值平滑得到的，仅能对用户睡眠状态进行简要描述，而不能细致地刻画和量化，最终了带来了睡眠周期性的评价不够细致和灵敏；其次，如何更优地通过睡眠环境调节来实现对用户睡眠周期性的高效干预调节；最后，如何实现用户长期的、个性化的睡眠周期性指数检测量化和动态调节并持续提升检测准确性和调节高效性。

3、如何更全面深入地描述用户睡眠状态特征和连续变化；如何更准确快速地完成不同人群的睡眠周期性评价；如何实现更精准高效的、多手段的用户睡眠周期性动态调节；如何构建睡眠周期性检测量化和动态调节的一体化协同机制，提高用户个性化的检测量化和干预调节的效率效果，是目前国内外产品技术方案和实际应用场景中需要进一步优化或解决的问题。

技术实现思路

1、针对现有方法的以上缺陷及改进需求，本发明的目的在于提供一种基于小波分析的睡眠周期性检测及调节方法，通过对睡眠生理状态信号的细颗粒度、连续变换的多特征分析提取得到睡眠状态特征曲线，进一步去趋势处理和小波分析提取得到睡眠周期wt分量信号，计算得到睡眠周期性指数并生成睡眠周期性指数曲线；通过对用户睡眠状态的动态预测分析，生成睡眠周期动态调节策略，对用户睡眠过程进行动态调控和调控效果评估；其次，对检测量化和动态调节过程进行效能效用统计分析，并生成用户睡眠周期性检测及调节报告；最后，建立并动态更新用户睡眠周期特征数据库，反向反馈优化检测量化和动态调节过程中的方法和策略，实现用户个性化的、检测量化和干预调节的效率效果的不断提升。本发明还提供了基于小波分析的睡眠周期性检测及调节系统，用于实现上述方法。本发明还提供了基于小波分析的睡眠周期性检测及调节装置，用于实现上述系统。

2、根据本发明的目的，本发明提出了一种基于小波分析的睡眠周期性检测及调节方法，包括以下步骤：

3、采集分析用户睡眠生理状态，得到睡眠状态特征曲线和睡眠时相曲线；

4、对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，选取小波基函数并进行小波分析，确定周期边界频率并提取周期wt分量信号，计算得到睡眠周期性指数和睡眠周期性指数曲线；

5、对所述睡眠时相曲线、所述睡眠状态特征曲线和所述睡眠周期性指数曲线进行动态预测分析，生成睡眠周期动态调节策略，对用户睡眠过程进行动态调控和调控效果评估；

6、根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，生成用户睡眠周期性检测及调节报告；

7、对用户睡眠周期性过程进行持续检测量化和动态调节，建立并动态更新用户睡眠周期特征数据库；

8、根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化小波分析方法参数、所述周期边界频率、动态预测分析方法参数和所述睡眠周期动态调节策略。

9、更优地，所述采集分析用户睡眠生理状态，得到睡眠状态特征曲线和睡眠时相曲线的具体步骤还包括：

10、对用户的睡眠生理状态信号进行采集监测和信号处理，生成睡眠生理状态时帧数据；

11、对所述睡眠生理状态时帧数据中的全部时帧数据进行特征分析和特征选择，生成所述睡眠状态特征曲线；

12、对所述睡眠生理状态时帧数据中的全部时帧数据进行睡眠时相分析，生成所述睡眠时相曲线。

13、更优地，所述睡眠生理状态信号至少包括脑中枢状态信号、自主神经状态信号中的任一项；其中，所述脑中枢状态信号至少包括脑电图信号、脑磁图信号、血氧水平依赖信号中的任一项，所述自主神经状态信号至少包括中血氧水平依赖信号、心电信号、脉搏信号、呼吸信号、血氧信号、体温信号和皮肤电信号的任一项。

14、更优地，所述信号处理至少包括ad数模转换、重采样、重参考、降噪、去伪迹、工频陷波、低通滤波、高通滤波、带阻滤波、带通滤波、矫正处理和分帧处理；其中，所述矫正处理具体为对目标信号中的包含伪迹或失真的信号数据片段进行信号矫正、信号预测和平滑处理，所述分帧处理是指根据信号采样率，以预设时间窗口长度和预设时间平移步长对目标信号进行连续滑动分割。

15、更优地，所述特征分析至少包括数值分析、包络分析、时频分析、熵分析、分形分析和复杂度分析中的任一项。

16、更优地，所述睡眠状态特征曲线具体为准确刻画用户在不同睡眠时期、不同睡眠时相的睡眠生理状态连续变化的特征曲线，由从所述特征分析得到的目标特征集中筛选出预设特征数量的目标特征并进行加权计算组合得到；其中，所述睡眠时期至少包括入睡前、睡眠中和睡眠后，所述睡眠时相至少包括清醒觉醒期、浅睡眠期、深睡眠期和快速眼动睡眠期。

17、更优地，所述睡眠时相曲线的生成方法具体为：

18、1)通过深度学习算法对规模睡眠用户样本的所述睡眠生理状态时帧数据及其对应睡眠时相分期数据进行学习训练和数据建模，得到睡眠时相分期识别模型；

19、2)将当前用户的所述睡眠生理状态时帧数据输入所述睡眠时相分期识别模型，得到所对应的睡眠时相分期并按时序生成所述睡眠时相曲线。

20、更优地，所述对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，选取小波基函数并进行小波分析，确定周期边界频率并提取周期wt分量信号，计算得到睡眠周期性指数和睡眠周期性指数曲线的具体步骤还包括：

21、对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，得到睡眠状态特征基线曲线；

22、根据所述睡眠状态特征曲线的特征组合生成方式，确定所述周期边界频率和小波分析的方法参数，选取所述小波基函数；

23、对所述睡眠状态特征基线曲线进行小波分解和或小波包分解，得到睡眠状态特征wt分量信号集;

24、从所述睡眠状态特征wt分量信号集中，筛选满足所述周期边界频率的wt分量信号，加和生成所述周期wt分量信号；

25、根据所述睡眠状态特征基线曲线和所述周期wt分量信号，计算得到所述睡眠周期性指数并按时序生成所述睡眠周期性指数曲线。

26、更优地，所述去趋势处理具体为移除目标信号中线性趋势成分和极低频趋势成分，至少包括去均值处理、低通滤波处理、去趋势分析fda、多重分形去趋势分析mfdfa、非对称消除趋势波动分析adfa中的任意一项。

27、更优地，所述小波分析的方法至少包括小波分解、小波包分解中的任一项。

28、更优地，所述小波分解至少包括连续小波变换cwt、离散小波变换dwt、经验小波变换ewt、同步挤压小波变换swt、最大重叠离散小波变换modwt、同步提取小波变换wset中的任意一项。

29、更优地，所述周期边界频率至少包括带通截止频率、低通截止频率中的任一项。

30、更优地，所述睡眠周期性指数的计算方法，具体为：

31、1)获取所述睡眠状态特征基线曲线和所述周期wt分量信号；

32、2)计算所述睡眠状态特征基线曲线和所述周期wt分量信号的信号差值，得到睡眠状态特征残差曲线；

33、3)分别对所述睡眠状态特征残差曲线和所述周期wt分量信号进行取平方计算，得到睡眠状态特征残差平方曲线和周期wt分量平方信号；

34、4)根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠状态特征残差平方曲线和所述周期wt分量平方信号，计算得到睡眠周期性节点系数并按时序生成睡眠周期性节点系数曲线；

35、5)根据所述睡眠周期性节点系数曲线、小波分析方法对应预设方法修正系数和用户生物状态信息相关的预设用户个性修正系数，计算得到所述睡眠周期性指数。

36、更优地，所述睡眠周期性节点系数的计算公式，具体为：

37、；

38、其中，为所述睡眠周期性节点系数，分别为所述睡眠状态特征残差平方曲线中的第个点数值和所述周期wt分量平方信号中的第个点数值，为所述睡眠时相曲线中的第个点时相数值对应的时相修正系数。

39、更优地，所述睡眠周期性指数的一种计算公式，具体为：

40、；

41、其中，为所述睡眠周期性指数，分别为预设用户个性修正系数和预设方法修正系数，为所述睡眠周期性节点系数曲线中的第个点数值，为所述睡眠周期性节点系数曲线的数据长度。

42、更优地，所述睡眠周期性指数曲线具体为按照时序顺序拼接所述睡眠周期性指数而生成得到的曲线。

43、更优地，所述对所述睡眠时相曲线、所述睡眠状态特征曲线和所述睡眠周期性指数曲线进行动态预测分析，生成睡眠周期动态调节策略，对用户睡眠过程进行动态调控和调控效果评估的具体步骤还包括：

44、对所述睡眠时相曲线进行趋势预测分析，得到睡眠时相预测值；

45、对所述睡眠状态特征曲线进行趋势预测分析，得到睡眠状态周期特征预测值；

46、对所述睡眠周期性指数曲线进行趋势预测分析，得到睡眠周期性指数预测值；

47、按照预设动态调节周期，根据所述睡眠时相预测值、所述睡眠状态周期特征预测值、所述睡眠周期性指数预测值和预设睡眠周期调控知识库，动态生成所述睡眠周期动态调节策略；

48、根据所述睡眠周期动态调节策略，连接并控制睡眠周期调节外围设备，对用户睡眠过程进行动态干预调节；

49、对动态干预调节的效果进行动态跟踪评估，提取动态调节效果系数并生成动态调节效果曲线，计算得到调节效果综合指数。

50、更优地，所述趋势预测分析的方法至少包括ar、mr、arma、arima、sarima、var、深度学习中的任一项。

51、更优地，所述睡眠周期动态调节策略至少包括睡眠场景、睡眠时相、调节方式、执行方式、调节方法、调节强度、调节时点、持续时间、目标调节值和装置控制参数；其中，所述调节方式至少包括声乐刺激、超声刺激、光刺激、电刺激、磁刺激、温度刺激、湿度刺激、触觉刺激和浓度调控中的任一方式，所述执行方式至少包括离体式和接触式中的任一方式。

52、更优地，所述睡眠周期调节外围设备至少包括声乐刺激设备、超声刺激设备、光刺激设备、电刺激设备、磁刺激设备、温度刺激设备、湿度刺激设备、触觉刺激设备和浓度调控设备中的任一项，并由具体的调节方式决定。

53、更优地，所述动态调节效果系数的一种计算方式，具体为：

54、；

55、其中，为所述动态调节效果系数，为预设用户个性修正系数，为趋势预测修正系数，分别为动态调节前、动态调节后的所述睡眠周期性指数，为取绝对值算符。

56、更优地，所述趋势预测修正系数的计算公式，具体为：

57、；

58、其中，为所述趋势预测修正系数，分别为动态调节后的所述睡眠周期性指数和动态调节前的所述睡眠周期性指数预测值，分别为动态调节后的所述睡眠状态特征曲线中睡眠状态周期特征数值和动态调节前的所述睡眠状态周期特征预测值。

59、更优地，所述动态调节效果系数将用于后续小波分析方法参数、动态预测分析方法参数、所述趋势预测分析的方法选择、所述睡眠周期动态调节策略的动态优化。

60、更优地，所述调节效果综合指数具体为所述动态调节效果曲线的平均值或均方根。

61、更优地，所述根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，生成用户睡眠周期性检测及调节报告的具体步骤还包括：

62、计算所述睡眠时相曲线和所述睡眠周期性指数曲线的相关性，得到所述时相周期性耦合指数；

63、根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和所述动态调控效果曲线，计算不同睡眠时相下所述睡眠周期性指数、动态调节效果系数的分布特征，得到所述时相调节分布特征；

64、计算所述睡眠周期性指数曲线和所述动态调控效果曲线的相关性，得到所述周期指数调控系数；

65、按照预设报告周期，生成所述用户睡眠周期性检测及调节报告。

66、更优地，所述相关性的计算方法至少包括相干性分析、皮尔逊相关分析、杰卡德相似分析、线性互信息分析、线性相关分析、欧氏距离分析、曼哈顿距离分析、切比雪夫距离分析中的任意一项。

67、更优地，所述分布特征至少包括平均值、均方根、最大值、最小值、方差、标准差、变异系数、峰度和偏度中的任意一项。

68、更优地，所述用户睡眠周期性检测及调节报告至少包括用户生物状态信息、所述睡眠状态特征曲线、所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线、所述动态调控效果曲线、所述时相周期性耦合指数、所述时相调节分布特征、所述周期指数调控系数、检测及调节小结。

69、更优地，所述对用户睡眠周期性过程进行持续检测量化和动态调节，建立并动态更新用户睡眠周期特征数据库的具体步骤还包括：

70、初始化建立和存储所述用户睡眠周期特征数据库；

71、对用户睡眠周期性过程进行持续检测量化和动态调节，动态更新所述用户睡眠周期特征数据库。

72、更优地，所述用户睡眠周期特征数据库至少包括用户生物状态信息、所述睡眠状态特征曲线、所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线、所述动态调控效果曲线、所述时相周期性耦合指数、所述时相调节分布特征、所述周期指数调控系数、小波分析方法、趋势预测分析方法、所述睡眠周期动态调节策略。

73、更优地，所述根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化小波分析方法参数、所述周期边界频率、动态预测分析方法参数和所述睡眠周期动态调节策略的具体步骤还包括：

74、根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化用户睡眠周期性检测量化过程中的小波分析方法参数、所述周期边界频率；

75、根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化用户睡眠周期性动态调节过程中的动态预测分析方法参数和所述睡眠周期动态调节策略。

76、根据本发明的目的，本发明提出了一种基于小波分析的睡眠周期性检测及调节系统，包括以下模块：

77、睡眠状态跟踪模块，用于采集分析用户睡眠生理状态，得到睡眠状态特征曲线和睡眠时相曲线；

78、小波指数分析模块，用于对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，选取小波基函数并进行小波分析，确定周期边界频率并提取周期wt分量信号，计算得到睡眠周期性指数和睡眠周期性指数曲线；

79、动态策略调控模块，用于对所述睡眠时相曲线、所述睡眠状态特征曲线和所述睡眠周期性指数曲线进行动态预测分析，生成睡眠周期动态调节策略，对用户睡眠过程进行动态调控和调控效果评估；

80、检测调节分析模块，用于根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，生成用户睡眠周期性检测及调节报告；

81、周期数据更新模块，用于对用户睡眠周期性过程进行持续检测量化和动态调节，建立并动态更新用户睡眠周期特征数据库；

82、检测调节优化模块，用于根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化小波分析方法参数、所述周期边界频率、动态预测分析方法参数和所述睡眠周期动态调节策略；

83、数据运行管理模块，用于对所述系统的全部过程数据进行可视化管理、统一存储和运行管理。

84、更优地，所述睡眠状态跟踪模块还包括以下功能单元：

85、状态采集处理单元，用于对用户的睡眠生理状态信号进行采集监测和信号处理，生成睡眠生理状态时帧数据；

86、状态曲线提取单元，用于对所述睡眠生理状态时帧数据中的全部时帧数据进行特征分析和特征选择，生成所述睡眠状态特征曲线；

87、睡眠时相分析单元，用于对所述睡眠生理状态时帧数据中的全部时帧数据进行睡眠时相分析，生成所述睡眠时相曲线。

88、更优地，所述小波指数分析模块还包括以下功能单元：

89、状态趋势处理单元，用于对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，得到睡眠状态特征基线曲线；

90、分析参数选取单元，用于根据所述睡眠状态特征曲线的特征组合生成方式，确定所述周期边界频率和小波分析的方法参数，选取所述小波基函数；

91、信号小波分析单元，用于对所述睡眠状态特征基线曲线进行小波分解和或小波包分解，得到睡眠状态特征wt分量信号集;

92、周期分量提取单元，用于从所述睡眠状态特征wt分量信号集中，筛选满足所述周期边界频率的wt分量信号，加和生成所述周期wt分量信号；

93、周期指数计算单元，用于根据所述睡眠状态特征基线曲线和所述周期wt分量信号，计算得到所述睡眠周期性指数并按时序生成所述睡眠周期性指数曲线。

94、更优地，所述动态策略调控模块还包括以下功能单元：

95、睡眠时相预测单元，用于对所述睡眠时相曲线进行趋势预测分析，得到睡眠时相预测值；

96、周期特征预测单元，用于对所述睡眠状态特征曲线进行趋势预测分析，得到睡眠状态周期特征预测值；

97、周期指数预测单元，用于对所述睡眠周期性指数曲线进行趋势预测分析，得到睡眠周期性指数预测值；

98、调节策略生成单元，用于按照预设动态调节周期，根据所述睡眠时相预测值、所述睡眠状态周期特征预测值、所述睡眠周期性指数预测值和预设睡眠周期调控知识库，动态生成所述睡眠周期动态调节策略；

99、动态调节执行单元，用于根据所述睡眠周期动态调节策略，连接并控制睡眠周期调节外围设备，对用户睡眠过程进行动态干预调节；

100、动态效果评估单元，用于对动态干预调节的效果进行动态跟踪评估，提取动态调节效果系数并生成动态调节效果曲线，计算得到调节效果综合指数。

101、更优地，所述检测调节分析模块还包括以下功能单元：

102、时相耦合分析单元，用于计算所述睡眠时相曲线和所述睡眠周期性指数曲线的相关性，得到所述时相周期性耦合指数；

103、时相分布分析单元，用于根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和所述动态调控效果曲线，计算不同睡眠时相下所述睡眠周期性指数、动态调节效果系数的分布特征，得到所述时相调节分布特征；

104、周期调控分析单元，用于计算所述睡眠周期性指数曲线和所述动态调控效果曲线的相关性，得到所述周期指数调控系数；

105、用户报告生成单元，用于按照预设报告周期，生成所述用户睡眠周期性检测及调节报告；

106、用户报告输出单元，用于对所述用户睡眠周期性检测及调节报告的格式输出、展现形式进行统一管理。

107、更优地，所述周期数据更新模块还包括以下功能单元：

108、数据库初始化单元，用于初始化建立和存储所述用户睡眠周期特征数据库；

109、数据库动态更新单元，用于对用户睡眠周期性过程进行持续检测量化和动态调节，动态更新所述用户睡眠周期特征数据库。

110、更优地，所述检测调节优化模块还包括以下功能单元：

111、检测量化优化单元，用于根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化用户睡眠周期性检测量化过程中的小波分析方法参数、所述周期边界频率；

112、动态调节优化单元，用于根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化用户睡眠周期性动态调节过程中的动态预测分析方法参数和所述睡眠周期动态调节策略。

113、更优地，所述数据运行管理模块还包括以下功能单元：

114、用户信息管理单元，用于用户基本信息的登记输入、编辑、查询、输出和删除；

115、数据可视化管理单元，用于对所述系统中所有数据的可视化展现管理；

116、数据存储管理单元，用于对所述系统中所有数据的统一存储管理；

117、数据运营管理单元，用于对所述系统中所有数据的备份、迁移和导出。

118、根据本发明的目的，本发明提出了一种基于小波分析的睡眠周期性检测及调节装置，包括以下模组：

119、睡眠状态跟踪模组，用于采集分析用户睡眠生理状态，得到睡眠状态特征曲线和睡眠时相曲线；

120、小波指数分析模组，用于对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，选取小波基函数并进行小波分析，确定周期边界频率并提取周期wt分量信号，计算得到睡眠周期性指数和睡眠周期性指数曲线；

121、动态策略调控模组，用于对所述睡眠时相曲线、所述睡眠状态特征曲线和所述睡眠周期性指数曲线进行动态预测分析，生成睡眠周期动态调节策略，对用户睡眠过程进行动态调控和调控效果评估；

122、检测调节分析模组，用于根据所述睡眠时相曲线、所述睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，生成用户睡眠周期性检测及调节报告；

123、周期数据库模组，用于对用户睡眠周期性过程进行持续检测量化和动态调节，建立并动态更新用户睡眠周期特征数据库；

124、检测调节优化模组，用于根据所述用户睡眠周期特征数据库，动态优化小波分析方法参数、所述周期边界频率、动态预测分析方法参数和所述睡眠周期动态调节策略；

125、数据可视化模组，用于对所述装置中所有过程数据和/或结果数据的统一可视化展示管理；

126、数据管理中心模组，用于对所述装置中所有过程数据和/或结果数据的统一存储和数据运营管理。

127、本发明在申请人的在先研究基础上进一步优化睡眠周期性指数量化的具体设计，进一步优化睡眠状态特征曲线的提取方式，进一步将去趋势处理、小波分解和或小波包分解应用于睡眠周期性信息的提取，其考量了完整睡眠时期的连续状态特征，更加全面、适应度广；本技术还进一步改进了睡眠周期性指数的计算方式，提升了评价的细粒度和灵敏度；还进一步提供了动态调节效果系数的计算方案和反馈应用框架，以及用户个性化的用户睡眠周期特征数据库的建立更新和反馈应用框架，使得对于检测量化和动态调节过程的协同控制有了有力依据。本发明能够提供更加科学高效的睡眠周期性检测量化及动态调节的实施方法和落地方案。在实际应用场景中，本发明提供的基于小波分析的睡眠周期性检测及调节方法、系统和装置，能够赋能相关睡眠量化或调节的产品及服务，满足不同用户场景需求，辅助用户睡眠。

128、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。