[发明专利]非接触式睡眠分期方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达监测技术领域，特别是一种非接触式睡眠分期方法。

背景技术

传统的呼吸睡眠监护系统主要依靠贴附于人体的接触式传感器、电极进行测量，从而实时获得人体的生命参数信号，这些方法都需要直接或间接地接触人体，这种接触式测量大大制约了其应用范围，并且电极的接触也对生命体特征信息造成一定的影响，影响其检测的准确度，并给生命体特征信息的处理带来压力。

现有的呼吸睡眠监护系统需要电极或传感器接触生命体，无法在较远的距离内探测到生命体的生命信号(呼吸、心率等)，对于有睡眠呼吸暂停的病人、刚出生的婴儿、某些有睡眠障碍的人，无法监测他们的睡眠状态以对可能出现的突发状况作出预判。

发明内容

本发明的目的在于提供一种安全性高、准确性强的非接触式睡眠分期方法，以方便医务人员根据病人的实际睡眠情况及时采取治疗措施。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种非接触式睡眠分期方法，步骤如下：

步骤1，将雷达回波信号进行滤波，分别得到呼吸信号和心跳信号；

步骤2，根据呼吸信号得到每分钟呼吸次数即RPM、每分钟呼吸次数的方差即RPM Variance，根据心跳信号得到每分钟心跳次数即BPM、每分钟心跳次数的方差即BPM Variance，根据呼吸信号得到体动信号；

步骤3，将步骤2所得的RPM、RPM Variance，BPM、BPM Variance、体动信号分别进行聚类分析；

步骤4，根据声音信号、视频信号、以及步骤3聚类分析所得信号对睡眠状态进行划分，得到睡眠状态的划分结果。

进一步地，步骤1所述将雷达回波信号进行滤波，分别得到呼吸信号和心跳信号，具体如下：

(1.1)运用带通滤波器对雷达回波信号进行滤波，得到呼吸信号；

(1.2)在原始雷达回波信号中，剔除所得呼吸信号，得到心跳信号。

进一步地，步骤2所述根据呼吸信号得到每分钟呼吸次数即RPM、每分钟呼吸次 数的方差即RPM Variance，根据心跳信号得到每分钟心跳次数即BPM、每分钟心跳次数的方差即BPM Variance，根据呼吸信号得到体动信号，具体如下：

(2.1)根据呼吸信号得到每分钟呼吸次数即RPM、每分钟呼吸次数的方差即RPM Variance：将呼吸信号的波谷点全部用星号标注出来，求波谷数得到RPM；利用所得的RPM先求出平均值，再对RPM求方差得出RPM Variance；

(2.2)根据心跳信号得到每分钟心跳次数即BPM、每分钟心跳次数的方差即BPM Variance：将心跳信号的波谷点全部用星号标注出来，求波谷数得到BPM；利用所得的BPM先求出平均值，再对BPM求方差得出BPM Variance；

(2.3)根据呼吸信号得到体动信号：首先将高于呼吸信号峰值两倍的数据点储存下来记为Movement，再计算每分钟高于呼吸峰值两倍的数据点个数，记为Movement_count，当Movement_count大于预设的阈值时，认为该分钟内发生了体动，将Movement中幅值最大的信号点储存下来得到体动信号。

进一步地，步骤3所述将步骤2所得的RPM、RPM Variance，BPM、BPM Variance、体动信号分别进行聚类分析，其中聚类分析具体如下：

(3.1)定义信号的数据点集合X＝{x₁,x₂...x_n}，聚类中心的集合C＝{c₁,c₂,...,c_n}，定义阈值ε的范围为10^-3≤ε≤10^-5；

(3.2)随机初始化聚类中心集合C；

(3.3)计算目标函数值k表示数据分类个数，p≥2表示模糊指数，l表示此次迭代次序，j＝1,2,…,k，i＝1,2,…,n；

(3.4)计算第i个数据点x_i到第j个聚类中心c_j的隶属度∪(c_j/x_i)：

(3.5)计算每个数据点的权重w(x_i)：

(3.6)根据数据点的隶属度∪(c_j/x_i)和权重w(x_i)更新聚类中心c_j，公式如下：