[发明专利]一种基于信道状态信息的非接触式睡眠分期装置及方法

说明书

技术领域

本发明涉及睡眠监测技术领域，特别涉及一种基于信道状态信息的非接触式睡眠分期装置及方法。

背景技术

睡眠是人体必不可少的生理活动，是一种既重要又复杂的生理现象，在生命中大约占有三分之一的时间。睡眠是机体进行自我修复和完善的过程，对维持身心健康具有重要的调节作用。

睡眠分期是根据人体在睡眠期间生理信号的不同变化将睡眠过程分为不同的阶段。人的睡眠，一夜中大约有4～6个睡眠周期出现，互相连接，周而复始，并且各个睡眠阶段都有各自特定的生理和行为特点。根据脑电图的不同特征，主要将睡眠分为非快速眼动期(Non-rapid eye movement,NREM)和快速眼动期(Rapid eye movement,REM)，其中NREM期又分为两个时期，浅睡期和深睡期。浅睡期的特点是呼吸较浅，人体肌肉保持松弛状态，没有明显的眼球运动。深睡期的特点是，呼吸较深，均匀且有规律，没有明显的眼球运动。REM期的特点是呼吸稍快且不规则，眼球快速转动，这时的血压、体温、心率也有所升高。

信道状态信息(Channel state information,CSI)，是通信链路的信道属性,它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射，环境衰弱，距离衰减等信息。信道状态信息有时间稳定性好、对动作敏感性强等优势，适合用在非接触式感知领域。

目前，接触式睡眠状态检测的设备主要有医用多导睡眠检测仪(PSG)，脑波检测带等，其共同特点是用户需要佩戴额外设备(电极、头带等)，会对自然睡眠造成一定程度的侵扰，不适宜持续监测。非接触式睡眠状态检测的设备例如睡眠监测床垫，成本高不适宜家庭使用；智能手环，成本低廉但准确率不高。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于信道状态信息的非接触式睡眠分期装置及方法，用以解决现有技术中存在的问题。

一种基于信道状态信息的非接触式睡眠分期装置，所述装置包括笔记本电脑、无线路由器和外接天线，所述笔记本电脑安装有无线网卡以及CSI Tool软件，所述无线网卡、外接天线和无线路由器依次通信连接，所述笔记本电脑利用CSI Tool采集信道状态信息并保存；

所述笔记本电脑中具有滤波模块、相关性剔除模块、呼吸信号提取模块和睡眠分期模块；

所述滤波模块用于采用Hampel滤波器对所述信道状态信息进行滤波去噪，得到去噪后的信道状态信息；

所述相关性剔除模块用于使用主成分分析方法剔除去噪后的信道状态信息中不同信道之间的相关性，只保留CSI变化的最主要成分，得到信道状态信息主成分；

所述呼吸信号提取模块用于使用sym8对信道状态信息主成分进行多尺度分解，并采用第八层近似系数重构信号，获取呼吸信号；

所述睡眠分期模块包括特征提取子模块、特征子集选择子模块和睡眠阶段识别子模块；

所述特征提取子模块用于对呼吸信号进行呼吸特征提取，提取的特征包括时域特征、频域特征和非线性特征；

所述特征子集选择子模块用于利用信息增益在提取的呼吸特征中选择最优特征子集，以降低特征维数；

所述睡眠阶段识别子模块用于使用隐马尔科夫模型构建睡眠阶段识别模型。

优选地，所述笔记本电脑中安装有Ubuntu操作系统，所述无线网卡的型号为Intel 5300。

优选地，所述特征提取子模块对连续呼吸间期进行分析，提取特征，提取的特征中时域特征包括均值、方差、最大值、最小值、标准差、差值均方根、差值标准差和变异系数；频域特征包括频带总能量和低频频段与高频频段能量比值；非线性特征包括样本熵。

本发明还提供了一种基于信道状态信息的非接触式睡眠分期方法，所述方法包括：

利用CSI Tool采集信道状态信息并保存；

采用Hampel滤波器对信道状态信息进行滤波去噪，得到去噪后的信道状态信息；

使用主成分分析方法剔除去噪后的信道状态信息中不同信道之间的相关性，只保留CSI变化的最主要成分，得到信道状态信息主成分；

使用sym8对信道状态信息主成分进行多尺度分解，并采用第八层近似系数重构信号，获取呼吸信号；

对呼吸信号进行呼吸特征提取，提取的特征包括时域特征、频域特征和非线性特征；

利用信息增益在提取的呼吸特征中选择最优特征子集，以降低特征维数；

使用隐马尔科夫模型构建睡眠阶段识别模型。