[发明专利]一种入睡点检测方法及终端在审

专利信息
申请号: 202111474756.6 申请日: 2021-12-03
公开(公告)号: CN114159078A 公开(公告)日: 2022-03-11
发明(设计)人: 梁立坤;周可忠;梁红波 申请(专利权)人: 深湾创新技术(深圳)有限公司
主分类号: A61B5/374 分类号: A61B5/374;A61B5/372
代理公司: 深圳市博锐专利事务所 44275 代理人: 欧阳燕明
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 入睡 检测 方法 终端
【权利要求书】:

1.一种入睡点检测方法,其特征在于,包括:

采集原始脑波数据;

基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根;

基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测,并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点。

2.根据权利要求1所述的一种入睡点检测方法,其特征在于,所述基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根包括:

将所述原始脑波数据进行一级滤波,得到第一脑波数据,并对所述第一脑波数据进行二级滤波,得到第二脑波数据;

基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根。

3.根据权利要求2所述的一种入睡点检测方法,其特征在于,所述将所述原始脑波数据进行一级滤波,得到第一脑波数据,并对所述第一脑波数据进行二级滤波,得到第二脑波数据包括:

使用第一低通滤波器和第一高通滤波器对所述原始脑波数据进行一级滤波,得到第一脑波数据,并使用第二低通滤波器和第二高通滤波器对所述第一脑波数据进行二级滤波,得到第二脑波数据。

4.根据权利要求2所述的一种入睡点检测方法,其特征在于,所述基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根包括:

对所述第二脑波数据进行傅里叶变换,得到与所述第二脑波数据对应的幅度谱,并将所述幅度谱转化为功率谱;

从所述功率谱中确定预设频率范围对应的目标功率谱,并对所述目标功率谱的密度计算平均值,得到高频功率谱,所述高频功率谱为眼部高频肌电信号的功率谱;

根据所述第二脑波数据计算所述原始脑波数据对应的时域均方根。

5.根据权利要求4所述的一种入睡点检测方法,其特征在于,所述基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根时还包括:

基于所述高频功率谱获取所述原始脑波数据对应的高频信号状态,所述高频信号状态包括稳定状态与下降状态;

根据所述时域均方根确定均方根基线;

所述基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测,并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点包括:

判断所述高频信号状态是否为所述稳定状态或所述下降状态,若否,则确定所述原始脑波数据不存在纺锤波,若是,则判断所述时域均方根是否大于所述均方根基线,且所述时域均方根大于或等于第一预设时间,所述均方根基线对应的持续时间小于或等于第二预设时间,若均否,则确定所述原始脑波数据不存在纺锤波,若均是,则确定所述原始脑波数据存在纺锤波,并获取所述纺锤波对应的数量;

判断所述纺锤波对应的数量是否达到第一预设数量,若是,则确定所述原始脑波数据存在入睡点,并根据所述纺锤波确定入睡点,若否,则输出入睡点确认失败提示。

6.一种入睡点检测终端,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:

采集原始脑波数据;

基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根;

基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测,并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点。

7.根据权利要求6所述的一种入睡点检测终端,其特征在于,所述基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根包括:

将所述原始脑波数据进行一级滤波,得到第一脑波数据,并对所述第一脑波数据进行二级滤波,得到第二脑波数据;

基于所述第二脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根。

8.根据权利要求7所述的一种入睡点检测终端,其特征在于,所述将所述原始脑波数据进行一级滤波,得到第一脑波数据,并对所述第一脑波数据进行二级滤波,得到第二脑波数据包括:

使用第一低通滤波器和第一高通滤波器对所述原始脑波数据进行一级滤波,得到第一脑波数据,并使用第二低通滤波器和第二高通滤波器对所述第一脑波数据进行二级滤波,得到第二脑波数据。

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