[發明專利]用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法與裝置

有效

• 申請號: 201710614511.6
• 申請日: 2017-07-25
• 公開（公告）號: CN107545134B
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 林昔謙
• 申請（專利權）人: 廣東樂心醫療電子股份有限公司
• 主分類號: G16H40/67
• 分類號: G16H40/67;A61B5/00;A61B5/0205;A61B5/024;A61B5/11
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于，包括：

采集步驟，用于采集預定時間間隔內加速度脈沖數據的限幅計數N，設備的特定姿態數據S，PPG心率傳感器檢測的是否佩戴設備的數據P，表示設備是否充電的數據C，以及步數計數M；

設定步驟，當限幅計數N大于89時，設定N=89；當步數計數M大于90時，設定M=90；當設備處于特定姿態時，設定S=1，否則為0；當設備沒有佩戴時，設定P=1，否則為0；當設備在充電時，設定C=1，否則為0；以及

計算步驟，按照C、P、M、S、N的優先級計算睡眠信息數據L如下，其中int()表示對結果取整：

如果C=1，則令L=250；

如果C=0，而P=1，則L=200+10*int(M/20)+int((N+1)/10)；

如果C=0、P=0，而M0，則L=100+10*int(M/10)+int((N+1)/10)；

如果C=0、P=0且M=0，而S=1，則L=90+int((N+1)/10)；或者

如果C=0、P=0、M=0、S=0，則L=N。

2.如權利要求1所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于，還包括：

傳輸步驟，用于將計算的睡眠信息數據L從可穿戴設備傳輸到計算APP或云計算。

3.如權利要求2所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于，還包括：

分析步驟，如果睡眠信息數據L持續小于預定入睡閾值STHD第一預定時間段，則確定用戶處于睡眠狀態并記錄入睡時間；如果睡眠信息數據L持續大于清醒閾值ATHD第二預定時間段，則確定用戶處于清醒狀態并記錄起床時間。

4.如權利要求3所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于，還包括：

存儲步驟，用于對上傳到云存儲的睡眠信息數據L以及時間戳按天為單位進行保存；其中每一條數據從每天的0點開始，所有數據均為當天產生的數據并按時間順序排列，并且固定每個數據的時間間隔。

5.如權利要求3所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于，還包括：

學習步驟，根據用戶反饋的入睡時間，比較用戶反饋的入睡時間后面預定時間段的睡眠信息數據L的平均值A1與計算得到的入睡時間后預定時間段的睡眠信息數據L的平均值A2，如果A1大于A2，則上調入睡閾值STHD；如果A1小于A2，則下調入睡閾值STHD；和/或

根據用戶反饋的起床時間，比較用戶反饋的起床時間后面預定時間段的睡眠信息數據L的平均值A1’與計算得到的起床時間后預定時間段的睡眠信息數據L的平均值A2’，如果A1’大于A2’，則上調清醒閾值ATHD；如果A1’小于A2’，則下調清醒閾值ATHD。

6.如權利要求4所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于，還包括：

查詢步驟，用于查詢存儲的睡眠分析結果和/或通過睡眠信息數據L計算公式還原的睡眠時間分布、步數分布、何時脫下可穿戴設備、以及何時對可穿戴設備進行充電的信息。

7.如權利要求1至6中任一項所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于：采集預定時間間隔內加速度脈沖數據的限幅計數N包括對采集的加速度數據進行帶通濾波后，對幅值大于第一閾值的脈沖進行計數。

8.如權利要求1至6中任一項所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于：通過比較設備中的三軸加速度傳感器采集到的數據與記錄的設備處于特定姿態時三軸加速度傳感器的輸出數據，來確定是否處于該特定姿態。

9.如權利要求5所述的用于可穿戴設備的與睡眠相關的特征數據處理方法，其特征在于：按照預定的步進幅度調整入睡閾值STHD和/或清醒閾值ATHD。