摘要
本发明具体涉及一种基于非接触式振动传感器的四分期睡眠状态监测方法及系统,尤其适用于家庭环境中通过智能床实现无感化睡眠质量评估。包括以下步骤:步骤1:通过非接触式振动传感器连续采集人体在睡眠过程中的振动信号;步骤2:对所述振动信号进行预处理,包括去噪和分段处理,得到时域振动数据;步骤3:对所述时域振动数据进行频域变换,提取频域特征,包括呼吸率、心率和心脏变异性参数;步骤4:将所述频域特征与通过多导睡眠仪同步获取的睡眠分期标签进行时间对齐,构建训练数据集;提出基于时频域特征融合的XGBoost分类模型,通过短时傅里叶变换提取呼吸信号的基频及谐波能量占比,并结合心率变异性的LF/HF比值实现四分期分类。
技术关键词
非接触式振动传感器
睡眠状态监测方法
非接触式传感器
频域特征
XGBoost算法
多导睡眠仪
短时傅里叶变换
睡眠状态监测系统
睡眠状态分类器
睡眠特征
数据
压电薄膜传感器
迁移学习策略
振动信号特征
心率
转移概率矩阵
标签
环境传感器
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