[发明专利]一种基于智能手表数据的人体睡眠特征分析方法

说明书

本发明涉及一种基于智能手表数据的人体睡眠特征分析方法，其特征在于包括以下步骤：1)对采用智能手表收集的基础数据和测量数据进行提取和解析，测量数据包括步数、卡路里和心率；2)根据步数变化对测量时间段内的测量数据进行划分，得到取样个体分别处于睡眠状态和清醒状态时间段的心率和卡路里数据；3)基于睡眠状态和清醒状态时间段的心率和卡路里数据，对人体特征状态进行分析，得到人体睡眠状态和清醒状态与心率和卡路里变化的对应关系。本发明的方法简单可行，计算结果准确，可以广泛应用于基于电子数据对人体睡眠特征进行分析的领域。

技术领域

本发明涉及电子数据分析领域，特别是关于一种基于智能手表数据的人体睡眠特征分析方法。

背景技术

智能手表作为可穿戴设备的一种，功能齐全、使用便捷，在健康监测等方面有重要的作用。智能手表的人体活动特征监测中比较常见的两项监测功能是心率数据监测和计步数据监测。为了实现更强大的智能和更突出的用户体验,智能手表系统中大量运用了高精度的各类传感器件,包括定位、重力、方向、加速度等等。通过物理器件以特定的频率设定或者某种事件触发等方式完成对周边环境数据信息的动态抓取与实时捕捉、数据预处理、去除噪声突变误差、动态移动的时空数据存储一系列过程，实现了精准的人体活动特征监测。通过这些精准的人体活动监测在老人防摔倒、儿童防丢失、青年人运动和健身等相关领域发挥了重要的作用，在社会生活中越来越受到广泛关注和应用。

但是，由于智能手表是近两年爆发式增长的电子产品，目前还没有智能手表中电子数据的提取与解析方法，也没有基于该类智能手表数据的人物睡眠特征分析方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于智能手表数据的人体睡眠特征分析方法，通过对智能手表中提取的电子数据进行解析，得到人体睡眠特征状态与心率和卡路里变化的对应关系。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于智能手表数据的人体睡眠特征分析方法，其特征在于包括以下步骤：1)对采用智能手表收集的各取样个体的基础数据和测量数据进行提取和解析，所述测量数据包括步数、卡路里和心率数据；2)根据步数变化对测量时间段内的测量数据进行划分，得到取样个体分别处于睡眠状态和清醒状态时间段的心率和卡路里数据；3)基于睡眠状态和清醒状态时间段的心率和卡路里数据，对人体睡眠特征状态进行分析，得到人体睡眠状态和清醒状态与心率和卡路里变化的对应关系。

所述步骤1)中，对采用智能手表收集的基础数据和测量数据进行提取和解析的方法，包括以下步骤：1.1)采用智能手表采集各取样个体的基础数据，同时周期性的采集各取样个体的测量数据；1.2)将各智能手表采集的基础数据和测量数据周期性的上传到移动终端进行存储；1.3)将各移动终端中存储的基础数据和测量数据提取到计算机终端，以便进行数据处理。

所述步骤1.1)中，采用智能手表收集基础数据和测量数据的方法，包括以下步骤：1.1.1)根据实验要求，确定智能手表类型以及取样个体；1.1.2)根据确定的智能手表类型以及取样个体，确定需要收集的基础数据和测量数据类型；1.1.3)智能手表周期性的采集各取样个体在正常的日常活动中的相关测量数据，并上传到移动终端。

所述步骤2)中，对所有基础测量数据进行划分的方法，包括以下步骤：2.1)按照时间顺序将预设取样节点之后所有相邻取样节点对应的步数进行差运算，得到各取样节点之间的步数差；2.2)根据步骤2.1)中得到的各取样节点间的步数差，确定睡眠状态开始取样节点；2.3)根据睡眠状态开始取样节点以及步骤2.1)中得到的各取样节点间的步数差，确定睡眠状态结束取样节点；2.4)按照时间顺序截取睡眠状态开始取样节点到睡眠状态结束取样节点之间所有取样节点对应的心率和卡路里数据作为各取样个体睡眠状态时的测量数据，其他取样节点对应的心率和卡路里数据作为各取样个体处于清醒状态时的测量数据。

所述步骤2.1)中，各取样节点之间的步数差的计算公式为：