[发明专利]睡眠状态检测方法和装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供的睡眠状态检测方法和装置、电子设备及存储介质，涉及睡眠状态检测技术领域。睡眠状态检测方法应用于电子设备，睡眠状态检测方法包括：首先，获取当前用户的加速度信号和光电容积脉搏波信号；其次，对加速度信号和光电容积脉搏波信号分别进行特征处理，得到加速度信号对应的加速度特征和光电容积脉搏波信号对应的光电容积脉搏波特征；然后，对加速度特征和光电容积脉搏波特征进行睡眠阶段计算，得到当前用户对应的睡眠阶段结果。上述方法通过加速度信号和光电容积脉搏波信号完成睡眠状态检测，从而提高睡眠状态检测的效率，避免了现有技术中需要大量信息，导致的睡眠状态检测的效率低的问题。

技术领域

本申请涉及睡眠状态检测技术领域，具体而言，涉及一种睡眠状态检测方法和装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现有技术中通过多导睡眠描记图(PSG)进行睡眠评估，PSG需要记录脑电波、血氧、心率、呼吸率、眼动程度、肌肉信号等大量信息。这导致PSG的实施非常复杂且成本很高，需要被监测的个体在专业的睡眠机构度过至少一个晚上，并且由于PSG需要在监测对象身体放置很多电极和装置，会对监测对象的睡眠造成不适当的影响，从而存在着睡眠状态检测的效率低的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种睡眠状态检测方法和装置、电子设备及存储介质，以改善现有技术中存在的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

一种睡眠状态检测方法，应用于电子设备，所述睡眠状态检测方法包括：

获取当前用户的加速度信号和光电容积脉搏波信号；

对所述加速度信号和光电容积脉搏波信号分别进行特征处理，得到所述加速度信号对应的加速度特征和所述光电容积脉搏波信号对应的光电容积脉搏波特征；

对所述加速度特征和光电容积脉搏波特征进行睡眠阶段计算，得到当前用户对应的睡眠阶段结果。

在本申请实施例较佳的选择中，所述对所述加速度特征和光电容积脉搏波特征进行睡眠阶段计算，得到当前用户对应的睡眠阶段结果的步骤，包括：

对所述光电容积脉搏波特征进行心率变异性计算，得到心率变异性时域特征和心率变异性频域特征；

对所述心率变异性时域特征和心率变异性频域特征进行呼吸率计算，得到呼吸率特征；

对所述加速度特征、心率变异性时域特征、心率变异性频域特征和呼吸率特征进行分类计算，得到睡眠阶段结果。

在本申请实施例较佳的选择中，所述对所述光电容积脉搏波特征进行心率变异性计算，得到心率变异性时域特征和心率变异性频域特征的步骤，包括：

对所述光电容积脉搏波特征进行异常去除处理，得到波峰间隔序列；

对所述波峰间隔序列进行重采样处理，得到心率变异性时域特征和心率变异性频域特征。

在本申请实施例较佳的选择中，所述对所述心率变异性时域特征和心率变异性频域特征进行呼吸率计算，得到呼吸率特征的步骤，包括：

对所述心率变异性时域特征和心率变异性频域特征进行计算，得到呼吸率；

对所述呼吸率进行中值滤波处理，得到呼吸率特征。

在本申请实施例较佳的选择中，所述对所述加速度信号和光电容积脉搏波信号分别进行特征处理，得到所述加速度信号对应的加速度特征和所述光电容积脉搏波信号对应的光电容积脉搏波特征的步骤，包括：

对所述加速度信号进行预处理，对预处理后的加速度信号进行特征提取处理，得到加速度特征；

对所述光电容积脉搏波信号进行预处理，对预处理后的光电容积脉搏波信号进行特征提取处理，得到光电容积脉搏波特征。