一种睡眠检测系统和方法与流程

1.本发明涉及睡眠检测技术领域，尤其涉及一种睡眠检测系统和方法。


背景技术：

2.随着社会生活水平的提高，睡眠质量和睡眠相关的疾病逐步进入人们的视野中，可以在人们睡眠中对人体进行检测，通过提取到的生物信息和特征，判断睡眠质量和睡眠相关的疾病。
3.现有技术中，在人们睡眠中对人体进行检测时，往往只是记录睡眠相关的生理信息，无法对睡眠相关的生理信息进行分析，无法给用户提供相应的睡眠检测结果，用户无法直接获取睡眠检测结果。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种睡眠检测系统和方法，以实现对用户睡眠过程的信号的采集检测，并分析生成检测结果。
5.根据本发明的一方面，提供了一种睡眠检测系统，包括：至少一个生理信号采集模块以及与所述生理信号采集模块连接的信号分析模块，其中，
6.所述生理信号采集模块，用于响应于睡眠检测请求，在目标用户处于睡眠状态的情况下，采集所述目标用户与所述睡眠检测请求对应的目标生理信号；
7.所述信号分析模块，用于获取所述目标生理信号，并对所述目标生理信号进行分析，得到睡眠检测结果。
8.根据本发明的另一方面，提供了一种睡眠检测方法，包括：
9.通过至少一个生理信号采集模块响应于睡眠检测请求，在所述目标用户处于睡眠状态的情况下，采集所述目标用户与所述睡眠检测请求对应的目标生理信号；
10.通过信号分析模块获取所述目标生理信号，并对所述目标生理信号进行分析，得到睡眠检测结果。
11.根据本发明的另一方面，提供了一种睡眠检测床垫，所述睡眠检测床垫包括实现如本发明任一实施例所述的睡眠检测系统。
12.根据本发明的另一方面，提供了一种睡眠检测可穿戴设备，所述睡眠检测可穿戴设备包括实现如本发明任一实施例所述的睡眠检测系统。
13.本发明实施例的技术方案，能够通过生理信号采集模块在目标用户处于睡眠状态的情况下，采集目标用户与睡眠检测请求对应的目标生理信号，在生理信号采集模块采集完目标生理信号后，通过信号分析模块对目标生理信号进行分析，生成睡眠检测结果。通过根据用户的睡眠检测请求获取睡眠状态下的生理信号，进而对睡眠信息进行精准检测和分析，并直观展示睡眠检测结果，以供用户查看，解决了现有技术中无法对睡眠相关的生理信息进行分析，无法提供相应的睡眠检测结果的技术问题，提升了睡眠检测的智能化程度。
14.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1是本发明实施例提供了一种睡眠检测系统的结构示意图；
17.图2是本发明实施例提供的一种压电薄膜传感器与两组电流电压变换电路连接后的电路的结构示意图；
18.图3是本发明实施例提供的一种差分式放大电路的结构示意图；
19.图4是本发明实施例提供的一种频变负阻型陷波电路的结构示意图；
20.图5是本发明实施例提供了一种睡眠检测方法的流程示意图。
具体实施方式
21.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
22.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的用户，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
23.图1是本发明实施例提供了一种睡眠检测系统的结构示意图，本实施例可适用于在用户睡眠过程中进行监测的请况，该系统可以睡眠检测设备由来执行，该睡眠检测设备可以采用硬件和/或软件的形式实现。如图1所示，该系统包括：至少一个生理信号采集模块110以及与所述生理信号采集模块110连接的信号分析模块120。
24.其中，生理信号采集模块110，用于响应于所述睡眠检测请求，在所述目标用户处于睡眠状态的情况下，采集所述目标用户与所述睡眠检测请求对应的目标生理信号；信号分析模块120，用于获取所述目标生理信号，并对所述目标生理信号进行分析，得到睡眠检测结果。
25.其中，睡眠检测请求可以是用户通过用户操作模块在睡眠检测系统中开启睡眠检测的操作。其中，睡眠检测结果包括疾病预警信息和/或健康指导信息。其中，健康指导信息可以理解为用于引导用户养成健康的生活习惯的信息。示例性地，健康指导信息可以包括饮食建议信息、作息建议信息以及运动建议信息中的至少一项。
26.示例性地，用户可以通过生理信号采集模块110针对性地采集睡眠检测类型对应的目标生理信号，进而，通过信号分析模块120对所述目标生理信号进行分析，得到睡眠检测结果。
27.可选的，在本发明另一实施例中，所述睡眠检测系统还包括：用户信息录入模块和用户信息存储模块；其中，所述用户信息录入模块，用于接收针对目标用户录入的用户基本信息；所述用户信息存储模块，用于存储所述用户基本信息，以及，将采集到的目标生理信号、所述生理检测结果与所述用户基本信息对应存储。
28.其中，用户基本信息可以是用户录入的与睡眠检测相关的基本信息。示例性地，用户基本信息包括但不限于：姓名、性别、年龄、身高、体重、身体状况和疾病史等信息中的至少一项。
29.具体的，目标用户可以在睡眠检测系统中选择用户信息录入模块的启用控件，睡眠检测系统根据目标用户触发用户信息录入模块的启用控件的触发操作，打开用户信息录入的界面，在用户信息录入的界面中显示用户基本信息对应的输入框，目标用户在相应的输入框中输入用户基本信息。进一步地，所述用户信息录入模块，还用于接收用户作用于信息确认控件的确认触发操作，将所述用户基本信息送给发所述用户信息存储模块，以完成对基本信息的录入和存储。其中，用户信息录入的界面中除了包括启用控件和信息确认控件之外，还可以包括其他的信息编辑控件，如，信息选择按钮，操作取消按钮以及信息删除控件等。可以理解的是，控件的表现形式可以有多种，例如可以是按钮形式、进度条形式、圆盘形式或者触控区域等，在此并不对控件的展示形式进行限定。
30.具体的，用户信息存储模块在目标用户录入模块接收目标用户录入的用户基本信息后，将目标用户录入的用户基本信息进行存储，并将采集到的目标生理信号、生理检测结果与用户基本信息对应存储。这样设置的好处在于，可以将用户信息与用户对应存储，针对性管理，尤其适用于多个用户使用同一个睡眠检测系统的情况，避免信息混淆以及存储混乱，便于对各个用户的信息进行查看和管理。
31.可选的，用户信息存储模块可以是睡眠检测系统中的本地存储服务器和/或云端存储空间，在接收到录入的用户基本信息后，将录入的用户基本信息发送至本地存储服务器和/或云端存储空间，本地存储服务器和/或云端存储空间接收到用户基本信息后，根据用户基本信息创建对应的存储空间，用于存储目标用户的用户基本信息，并在采集到的目标生理信号和生理检测结果时，将目标生理信号和生理检测结果存储在用户基本信息对应的存储空间中。
32.可选的，在本发明另一实施例中，所述睡眠检测系统还包括：用户信息验证模块，其中，所述用户信息验证模块，用于获取所述目标用户基本信息，对所述目标用户基本信息进行信息验证。具体的，用户信息验证模块在目标用户录入模块接收目标用户录入的用户基本信息后，获取目标用户基本信息，对目标用户基本信息进行信息验证，将获取的用户基本信息与目标用户基本信息进行对比，确定录入的用户基本信息是否与目标用户基本信息相同，如果相同，则验证成功，如果不相同，则验证失败。这样设置的好处在于，在信息存储、信息查询以及信息更改等需要进行用户基本信息验证的场景下，能够通过用户信息验证有效保证信息应用的安全性。
33.可选的，在本发明另一实施例中，所述系统还包括：与所述生理信号采集模块连接
的用户操作模块；其中，所述用户操作模块，用于接收用户的睡眠检测请求，并确定与所述睡眠检测请求对应的生理信号采集模块。
34.可选的，用户操作模块可以包括用于确定睡眠检测模式和/或睡眠检测类型的请求输入控件。其中，睡眠检测模式包括手动选择睡眠检测类型的模式和自动选择睡眠检测类型的模式，所述睡眠检测类型包括疾病类型、生理指标、睡眠分期和/或健康等级等。其中，疾病类型可以包括睡眠呼吸暂停综合征和/或房颤等。例如，生理指标可以是心率、呼吸率、睡眠深度、血氧饱和度和肌肉活动状况等等。
35.可选地，用户操作模块具体可用于接收针对请求输入控件输入的睡眠检测请求。示例性地，用户可以触发用于确定睡眠检测类型的请求输入控件，以生成睡眠检测请求。
36.可选的，在本发明另一实施例中，所述系统还包括：与所述信号分析模块连接的信息展示模块；其中，所述信息展示模块，用于获取所述睡眠检测结果，并展示所述睡眠检测结果。
37.具体的，在信号分析模块120对所述目标生理信号进行分析，得到睡眠检测结果，将睡眠检测结果发送至信息展示模块，信息展示模块在获取到睡眠检测结果后，在信息展示模块上展示睡眠检测结果。在本发明实施例中，目标生理信号可以是用户睡眠检测过程中检测的生理信号。示例性地，目标生理信号可以是心电信号、心动周期、肌肉电信号、食道压力、上气道阻力和通气量等等。
38.具体的，在用户进行睡眠检测时，根据待采集的目标胜利信号将生理信号采集模块110设置在用户的目标检测位置。生理信号采集模块110响应所述睡眠检测请求，在目标用户处于睡眠状态的情况下，采集目标用户与睡眠检测请求对应的目标生理信号。
39.可选的，在本发明另一实施例中，所述生理信号采集模块包括心冲击信号采集单元，所述心冲击信号采集单元包括压电薄膜传感器、两组电流电压变换电路、差分式放大电路和频变负阻型陷波电路，其中，两组所述电流电压变换电路，分别连接在所述压电薄膜传感器的两端，用于将所述压电薄膜传感器两极板与外界耦合引入的干扰噪声转化为共模信号输出，以及将心冲击信号转化为差模信号输出；所述差分式放大电路，与所述电流电压变换电路连接，用于放大所述差模信号并抑制所述共模信号；所述频变负阻型陷波电路，与所述差分式放大电路连接，用于滤除所述差分式放大电路的输出信号中的工频干扰。
40.示例性的，图2是本发明实施例提供的一种压电薄膜传感器与两组电流电压变换电路连接后的电路的结构示意图，如图2所示，两组电流电压变换电路分别连接在所述压电薄膜传感器的两端，用于将压电薄膜传感器两极板与外界耦合引入的干扰噪声转化为共模信号输出，以及将心冲击信号转化为差模信号输出。其中，pvdf为压电薄膜传感器、c1为第一电流电压变换电路第一电容、r1第一变化电路电阻、c3为第一变化电路第二电容、u1为第一运算放大器、c2为第二变化电路第一电容、r2第二变化电路电阻、c4为第二变化电路第二电容、u2为第二运算放大器、vout 为输出电压正极、vout-为输出电压负极。
41.图3是本发明实施例提供的一种差分式放大电路的结构示意图，如图3所示：差分式放大电路与电流电压变换电路连接，通过直流电流的正输入端和负输入端，通过差分放大器对差模信号进行放大并抑制所述共模信号，输出放大后的差模信号。其中，vin 为输入电压正极、vin-为输入电压负极、r1为第一电阻、r2为第二电阻、vout为电路输出端。
42.图4是本发明实施例提供的一种频变负阻型陷波电路的结构示意图，如图4所示：
输入至频变负阻型陷波电路后，通过低通滤波器和高通滤波器滤除差分式放大电路的输出信号中的工频干扰，然后通过差分放大器对滤除后的输出信号进行放大，输出滤除和放大后的差模信号。本发明实施例采用主动主动屏蔽层驱动电路等措施进一步降低了外界引入的干扰，可采集到准确性高、稳定性强的心冲击信号。其中，vin为输入电压、r1为可调节电阻、c1为第一电容、c2为第二电容、c3为第三电容、r为滤波器电阻、u1为第一运算放大器、u2为第二运算放大器、u3为第三运算放大器、vout为输出电压。
43.可选的，在本发明另一实施例中，所述生理信号采集模块还包括：心震信号采集单元、心电信号采集单元以及脑电信号采集单元中的至少一个。
44.其中，心冲击信号采集单元用于采集反映心脏机械运动的生理信号，可以通过心冲击信号计算心率和呼吸率。示例性的，可以通过压电薄膜传感器作为心冲击信号采集单元采集心冲击信号。心震信号采集单元用于采集反映心脏周期性跳动时身体产生的振动信号。示例性的，心震信号采集单元通常将传感器设置在用户的胸口处。心电信号采集单元用于采集反映心脏波动的电信号。脑电信号采集单元用于采集脑神经组织的电生理活动产生电信号。可选的，生理信号采集模块110在采集到目标生理信号后，将目标生理信号发送至信号分析模块120，信号分析模块120获取目标生理信号，并对目标生理信号进行分析，得到睡眠检测结果，信号分析模块120通过睡眠检测系统将睡眠检测结果发送至信息展示模块。其中，睡眠检测结果用于反映目标用户的睡眠状况。
45.可选的，信息展示模块通过睡眠检测系统获取睡眠检测结果，通过可视化展示区域展示睡眠检测结果。
46.本发明实施例的技术方案，能够通过生理信号采集模块在目标用户处于睡眠状态的情况下，采集目标用户与睡眠检测请求对应的目标生理信号，在生理信号采集模块采集完目标生理信号后，通过信号分析模块对目标生理信号进行分析，生成睡眠检测结果。通过根据用户的睡眠检测请求获取睡眠状态下的生理信号，进而对睡眠信息进行精准检测和分析，并直观展示睡眠检测结果，以供用户查看，解决了现有技术中无法对睡眠相关的生理信息进行分析，无法提供相应的睡眠检测结果的技术问题，提升了睡眠检测的智能化程度。
47.可选的，在本发明另一实施例中，所述信号分析模块，具体用于获取所述目标生理信号，提取所述目标生理信号中与所述睡眠检测请求对应的目标特征参数，根据所述目标特征参数确定睡眠检测结果。
48.其中，目标特征参数可以是可以反馈用户睡眠状态的特征参数，示例性的，目标特征参数可以是心率参数和呼吸率参数等等特征参数。
49.具体的，信号分析模块120获取到目标生理信号，根据睡眠检测请求在目标生理信号中提取与睡眠检测请求对应的目标特征参数，通过目标特征参数确定睡眠检测结果。
50.可选的，所述信号分析模块，具体用于通过预设特征提取算法或预先训练完成的特征提取网络，提取所述目标生理信号中与所述睡眠检测请求对应的目标特征参数，其中，所述预设特征提取算法包括峰值检测法、小波分解法、低通滤波、高通滤波、功率谱密度分析以及包络检波法中的至少一种，所述特征提取网络基于样本生理信号以及与所述样本生理信号对应的期望特征参数训练得到。
51.具体的，信号分析模块120获取到目标生理信号，根据睡眠检测请求确定预设特征提取算法，根据预设特征提取算法在目标生理信号中提取与睡眠检测请求对应的目标特征
参数，通过目标特征参数确定睡眠检测结果。
52.可选的，信号分析模块120获取到目标生理信号，将目标生理信号输入至特征提取网络，特征提取网络输出睡眠检测请求对应的目标特征参数，通过目标特征参数确定睡眠检测结果。
53.示例性的，基于样本生理信号以及与所述样本生理信号对应的期望特征参数训练特征提取网络训练过程如下所示：将样本生理信号输入至待训练的特征提取网络中，特征提取网络根据输入的样本生理信号输出训练特征参数，将输出的训练特征参数与样本生理信号对应的期望特征参数进行损失计算，根据计算的损失处对待训练的特征提取网络中的参数进行调整。当检测到待训练特征提取网络中损失函数收敛时，则待训练特征提取网络训练完成，获得特征提取网络。其中，特征提取网络的损失函数可以包括但不限于：均方误差函数、平均绝对值误差函数和交叉熵误差函数中任意一种。
54.可选的，所述信号分析模块，具体用于根据所述目标特征参数以及预先训练完成的睡眠检测模型确定睡眠检测结果，其中，所述睡眠监测模型基于样本特征参数以及与所述样本特征参数对应的期望检测结果训练得到。
55.具体的，信号分析模块120提取到目标特征参数后，将目标特征参数输入至睡眠监测模型，睡眠监测模型根据输入的目标特征参数确定并输出睡眠检测结果。
56.示例性的，基于样本特征参数以及与所述样本特征参数对应的期望检测结果训练睡眠监测模型训练过程如下所示：将样本特征参数输入至待训练的睡眠监测模型中，睡眠监测模型根据输入的样本特征参数输出训练检测结果，将输出的训练检测结果与样本特征参数对应的期望检测结果进行损失计算，根据计算的损失处对待训练的睡眠监测模型中的参数进行调整。当检测到待训练睡眠监测模型中损失函数收敛时，则待训练睡眠监测模型训练完成，获得睡眠监测模型。其中，睡眠监测模型的损失函数可以包括但不限于：均方误差函数、平均绝对值误差函数和交叉熵误差函数中任意一种。
57.可选的，在本发明另一实施例中，信号分析模块120还用于采集心冲击信号，并通过信号转换单元对采集到的心冲击信号进行模数转换，进而对信号进行低通滤波和高通滤波，生成平滑的且满足预设采样率的心冲击信号。其中，示例性的，预设采样率的心冲击信号可以是125hz的的心冲击信号。
58.可选的，信号分析模块120在获取到预设采样率的心冲击信号后，通过通信总线将心冲击信号发送至信号处理单元，信号处理单元通过通信总线接收到心冲击信号后，对心冲击信号进行信号检测，检测心冲击信号中的目标波形，进而根据检测到心冲击信号中的目标波形计算心率参数。其中，信号检测的方法可以是峰值检测方法，目标波形可以包括但不限于j波，qrs波群、p波和t波中任意一种。
59.进一步的，信号处理单元还用于提取心冲击信号中的心动周期成分，并根据提取到的心动周期成分分离出心动周期成分中包括的呼吸成分。示例性的，信号处理单元根据提取到的心动周期成分分离出心动周期成分中包括的呼吸成分如下所示：首先对原始心冲击信号进行行5阶db6小波分解，划分为5阶细节系数以及一阶近似系数，使用1阶及2阶细节系数作为心率提取的基信号，使用近似系数作为呼吸率提取的基信号。其中，5阶细节系数以及一阶近似系数分别反应不同频率范围内的信号特征。
60.可选的，信号处理单元还用于根据心冲击信号中包括的高频振荡，通过包络检测
对心冲击信号中包括的高频振荡进行信号处理，并对参数的精确估计，确定处理后的重构信号，然后对重构信号进行功率谱密度分析，对主频带的局部最大值进行提取，进行提取运算提取心率及呼吸率。
61.可选的，信号处理单元还用于监测目标疾病，在监测到目标疾病时进行预警。
62.示例性的，以目标疾病为睡眠呼吸暂停综合征为例：信号处理单元将心冲击信号分为20s的片段，对信号进行db6小波分解去除高频噪声，使用细节系数作为睡眠呼吸暂停综合征评估的基信号，随后通过特征提取网络提取睡眠呼吸暂停综合征的相关特征，判断是否出现睡眠呼吸暂停事件，如果出现睡眠呼吸暂停事件，记录每小时睡眠呼吸暂停事件的次数，进而根据每小时睡眠呼吸暂停事件的次数判断用户是否患有睡眠呼吸暂停综合征。
63.示例性的，以目标疾病为房颤疾病为例：信号处理单元对原始心冲击信号进行滤波后，每间隔预设时间段(如20秒)对滤波后心冲击信号进行分帧处理，生成分帧后的心冲击分帧信号，通过特征提取网络针对每个心冲击分帧信号提取心冲击分帧信号的时域、频域和时频联合特征，进而使用睡眠监测模型对用户进行睡眠检测，根据睡眠监测模型输出睡眠检测结果确定用户是否出现房颤疾病。本技术实施例可以通过长程多夜监测记录，客观评估睡眠状况，避免首夜效应的影响，客观评估失眠状况。
64.可选的，在本发明另一实施例中，所述信息展示模块，还用于接收所述生理信号采集模块发送的目标生理信号，根据所述目标生理信号生成并展示所述目标生理信号的时域波形图和/或频谱图。
65.具体的，生理信号采集模块110在采集完目标生理信号后，还将目标生理信号发送至信息展示模块，信息展示模块接收到目标生理信号后，根据目标生理信号生成并展示目标生理信号时域波形图和/或目标生理信号频谱图。
66.可选的，信息展示模块还用于与睡眠数据管理模块相连接，所述信息展示模块接收到目标生理信号后，将目标生理信号发送至睡眠数据管理模块。
67.其中，睡眠数据管理模块基于web设计的数据管理模块。
68.具体的，信息展示模块接收到目标生理信号后，将目标生理信号发送至睡眠数据管理模块。睡眠数据管理模块根据接收到目标生理信号后，根据目标生理信号对睡眠时间和心冲击事件等事件进行自动事件标记，在目标生理信号中标记并展示相应的事件。睡眠数据管理模块还用于对目标生理信号进行波形精准识别，并形成睡眠报告。本发明实施例可以通过数据管理模块对失眠患者进行诊断及鉴别诊断，通过详尽的睡眠结构数据分析，睡眠呼吸相关事件分析，便于有效筛选患者数据，有效评估失眠患者长期疗效。
69.本发明实施例公开了一种睡眠检测床垫，所述睡眠检测床垫包括本发明任意实施例提所提供的睡眠检测系统。
70.其中，所述睡眠检测床垫包括：床垫本体，所述床垫本体中还设置用于生理信号采集的传感器，实现在用户在床垫本体睡眠时，根据设置在床垫本体中的传感器检测床垫本体表面受到的微软压力转化为电荷输出，进而实现在睡眠检测床垫上进而对用户生理信号的非接触检测。示例性的，所述设置在床垫本体中的传感器可以是柔性薄膜传感器。
71.可选的，所述床垫本体中还设置用于和睡眠分析系统进行通信的蓝牙模块，进而在睡眠检测床垫检测到心冲击信号后，通过睡眠检测床垫中的通信总线将心冲击信号传输
至蓝牙模块，实现睡眠检测床垫和睡眠分析系统的数据传输。其中，睡眠分析系统用于连接睡眠检测床垫，通过睡眠检测床垫采集人体生理信号，并在系统中保存记录生理信号数据；通过睡眠分析系统查看历史生理信号数据，还可以对生理信号数据进行编辑修改和删除操作。
72.本发明实施例公开的睡眠检测床垫可执行本发明任意实施例所提供的睡眠检测系统，具备丰富的应用场景，设计操作简单、支持家庭环境监测。
73.本发明实施例公开了一种睡眠检测可穿戴设备，所述睡眠检测可穿戴设备包括本发明任意实施例提所提供的睡眠检测系统。
74.其中，所述睡眠检测可穿戴设备可以是直接佩戴在用户身上，通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现睡眠检测功能。其中，所述睡眠检测可穿戴设备可以包括在设置与睡眠检测可穿戴设备内部的多轴陀螺仪和加速度传感器检测睡眠检测可穿戴设备和用户的活动状态，通过用户活动状态判断用户的睡眠状态，在用户的活动状态较小时判断用户进入睡眠状态。睡眠检测可穿戴设备通过设置在睡眠检测可穿戴设备中的柔性薄膜传感器，在判断用户进入睡眠状态时，通过柔性薄膜传感器将睡眠检测可穿戴设备表面受到的微软压力转化为电荷输出，进而实现在睡眠检测设备上进而对用户生理信号的非接触检测。
75.可选的，所述睡眠检测可穿戴设备还设置用于和睡眠分析系统进行通信的蓝牙模块，进而在睡眠检测可穿戴设备检测到心冲击信号后，通过睡眠检测可穿戴设备中的通信总线将心冲击信号传输至蓝牙模块，实现睡眠检测可穿戴设备和睡眠分析系统的数据传输。其中，睡眠分析系统还用于连接睡眠检测可穿戴设备，通过睡眠检测可穿戴设备采集人体生理信号，判断用户的睡眠状态，并在系统中保存记录生理信号数据；通过睡眠分析系统查看历史生理信号数据，还可以对生理信号数据进行编辑修改和删除操作。
76.可选的，在本发明实施例公开的另一可选实施例中，所述睡眠检测可穿戴设备为胸腹呼吸带、腕部穿戴设备以及头部穿戴设备中的至少一种。
77.可选的，所述胸腹呼吸带可以是用户穿戴在胸腹部的带状睡眠检测设备。示例性的，用户在睡眠时穿戴胸腹呼吸带，胸腹呼吸带通过设置在内部的多轴陀螺仪和加速度传感器检测到用户进入睡眠状态后，通过设置在胸腹呼吸带中的柔性薄膜传感器将胸腹呼吸带表面受到的微软压力转化为电荷输出，通过蓝牙模块将采集到的生理信号发送至睡眠分析系统，进而实现在胸腹呼吸带上进而对用户生理信号的非接触检测。
78.可选的，所述腕部穿戴设备可以包括手环、手表和腕带中的至少一种。示例性的，用户日常穿戴腕部穿戴设备，腕部穿戴设备通过设置在内部的多轴陀螺仪和加速度传感器检测用户的活动状态，在检测到到用户进入睡眠状态后，通过设置在腕部穿戴设备中的柔性薄膜传感器将腕部穿戴设备表面受到的微软压力转化为电荷输出，通过腕部穿戴设备中设置的通信模块将采集到的生理信号发送至睡眠分析系统，进而实现在腕部穿戴设备上进而对用户生理信号的非接触检测。
79.可选的，所述头部穿戴设备可以是用户穿戴在头部包裹用户头部的睡眠检测设备。示例性的，用户在睡眠时穿戴头部穿戴设备，头部穿戴设备通过设置在内部的多轴陀螺仪和加速度传感器检测到用户进入睡眠状态后，通过设置在头部穿戴设备中的柔性薄膜传感器将头部穿戴设备表面受到的微软压力转化为电荷输出，通过蓝牙模块将采集到的生理
信号发送至睡眠分析系统，进而实现在头部穿戴设备上进而对用户生理信号的非接触检测。
80.可选地，所述头部穿戴设备可以是佩戴在头部其他部位的睡眠检测设备，例如，佩戴在眼部的眼罩等。
81.本发明实施例公开的睡眠检测可穿戴设备具备本发明任意实施例所提供的睡眠检测系统的功能和有益效果，具备丰富的应用场景，设计操作简单、支持家庭环境监测。
82.图5是本发明实施例提供了一种睡眠检测方法的流程示意图，本实施例可适用于在用户睡眠过程中进行监测的请况，该方法可以睡眠检测系统由来执行，该睡眠检测系统可以采用硬件和/或软件的形式实现。如图5所示，该方法包括：
83.s210、通过生理信号采集模块响应于所述睡眠检测请求，在目标用户处于睡眠状态的情况下，采集所述目标用户与所述睡眠检测请求对应的目标生理信号。
84.s220、通过信号分析模块获取所述目标生理信号，并对所述目标生理信号进行分析，得到睡眠检测结果。
85.可选的，所述生理信号采集模块包括心冲击信号采集单元，所述心冲击信号采集单元包括压电薄膜传感器、两组电流电压变换电路、差分式放大电路和频变负阻型陷波电路，其中，两组所述电流电压变换电路分别连接在所述压电薄膜传感器的两端，所述差分式放大电路与所述电流电压变换电路连接，所述频变负阻型陷波电路与所述差分式放大电路连接。
86.所述方法还可以包括：
87.通过两组所述电流电压变换电路将所述压电薄膜传感器两极板与外界耦合引入的干扰噪声转化为共模信号输出，以及将心冲击信号转化为差模信号输出；
88.通过所述差分式放大电路放大所述差模信号并抑制所述共模信号；
89.通过所述频变负阻型陷波电路滤除所述差分式放大电路的输出信号中的工频干扰。
90.可选的，所述生理信号采集模块还包括：心震信号采集单元、心电信号采集单元以及脑电信号采集单元中的至少一个。
91.可选的，所述方法还包括：
92.通过信号分析模块获取所述目标生理信号，提取所述目标生理信号中与所述睡眠检测请求对应的目标特征参数，根据所述目标特征参数确定睡眠检测结果。
93.可选的，所述方法还包括：
94.通过信号分析模块通过预设特征提取算法或预先训练完成的特征提取网络，提取所述目标生理信号中与所述睡眠检测请求对应的目标特征参数，其中，所述预设特征提取算法包括峰值检测法、小波分解法、低通滤波、高通滤波、功率谱密度分析以及包络检波法中的至少一种，所述特征提取网络基于样本生理信号以及与所述样本生理信号对应的期望特征参数训练得到。
95.可选的，所述方法还包括：
96.通过信号分析模块根据所述目标特征参数以及预先训练完成的睡眠检测模型确定睡眠检测结果，其中，所述睡眠监测模型基于样本特征参数以及与所述样本特征参数对应的期望检测结果训练得到。
97.可选的，所述方法还包括：
98.通过信息展示模块接收所述生理信号采集模块发送的目标生理信号，并所述目标生理信号时域波形图和/或频谱图。
99.可选的，所述方法还包括：
100.通过用户信息录入模块接收针对目标用户录入的用户基本信息；
101.通过用户信息存储模块存储所述用户基本信息，以及，将采集到的目标生理信号、所述生理检测结果与所述用户基本信息对应存储。
102.可选的，所述方法还包括：
103.通过用户信息验证模块获取所述目标用户基本信息，对所述目标用户基本信息进行信息验证。
104.可选的，所述睡眠检测系统还包括用户操作模块。
105.相应地，所述方法还可以包括：
106.通过用户操作模块接收用户的睡眠检测请求，并确定与所述睡眠检测请求对应的生理信号采集模块。
107.可选的，所述睡眠检测系统还包括信息展示模块。
108.相应地，所述方法还可以包括：
109.通过信息展示模块获取所述睡眠检测结果，并展示所述睡眠检测结果。
110.本发明实施例的技术方案，能够通过生理信号采集模块在目标用户处于睡眠状态的情况下，采集目标用户与睡眠检测请求对应的目标生理信号，在生理信号采集模块采集完目标生理信号后，通过信号分析模块对目标生理信号进行分析，生成睡眠检测结果。通过根据用户的睡眠检测请求获取睡眠状态下的生理信号，进而对睡眠信息进行精准检测和分析，并直观展示睡眠检测结果，以供用户查看，解决了现有技术中无法对睡眠相关的生理信息进行分析，无法提供相应的睡眠检测结果的技术问题，提升了睡眠检测的智能化程度。
111.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
112.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。