[发明专利]一种睡眠状态分类系统

摘要

本发明涉及一种睡眠状态分类系统。现有睡眠状态分类系统存在设备结构复杂以及计算分类过程繁琐的问题。本发明基础数据采集器和处理器。此系统具有使用基础数据种类少、计算和分类过程简单的特点，既通过减少基础数据采集种类来简化基础数据采集器的结构，方便用户穿戴使用，提升数据准确性，还通过间断且持续地获取单帧数据包以及简化计算和分类过程来降低对处理器的要求，提升运算速度，降低硬件成本，确保硬件运行稳定性，提升使用体验。

主权项

1.一种睡眠状态分类系统，其特征在于，所述系统包括：基础数据采集器，通过便携式穿戴设备获取基础数据；处理器，接收来自基础数据采集器的数据并通过计算获得用户睡眠状态；所述系统在运行时，通过以下步骤实现：第一步，通过基础数据采集器获得基础数据，在采集过程中，所述基础数据采集器通过间隔采集方式获得基础数据，单次连续采集的基础数据形成单帧数据包；第二步，处理器对单帧数据包进行滤波处理，并依次获得频率分别为8～12Hz、18～30Hz、12～16Hz、0.5～3Hz、4～7Hz以及40～50Hz的Alpha波波形图、Beta波波形图、Sigma波波形图、Delta波波形图、Theta波波形图以及EMG波波形图；第三步：对各波形图内采集点的数值进行统计，并依次经过取绝对值处理、数据平滑处理后通过累加计算获得一级特征值参数组和辅助特征值参数组，所述一级特征值参数组包括：Alpha值、Beta值、Sigma值、Delta值、Theta值以及EMG值，所述辅助特征值参数组包括Num‑ARI值、Num‑LCZ值、Num‑Spindle值、Num‑Delta值、Num‑Alpha值以及Num‑Theta值；第四步：通过一级特征值参数组计算获得二级特征值参数组，所述二级特征值参数组包括：SVD值、DVB值、BEV值、TVA值以及TVB值；第五步，通过第三步和第四步中获得的参数对用户睡眠状态进行分类，以使用户睡眠状态被归类为清醒状态、浅睡状态、轻睡状态、深睡状态或REM状态。