本發(fā)明廣泛地涉及一種用于睡眠監(jiān)測(cè)的設(shè)備和方法，特別涉及用于確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段的設(shè)備和方法以及用于確定快速眼動(dòng)(rem)睡眠和非rem(nrem)睡眠的設(shè)備和方法。
背景技術(shù)：
：在晚上擁有好的睡眠是在白天有最佳表現(xiàn)并且保持健康和幸福的關(guān)鍵。許多研究表明，睡眠問(wèn)題與各種嚴(yán)重的健康狀況(包括抑郁癥、心臟病、肥胖癥、和較短的預(yù)期壽命)之間存在重大聯(lián)系。僅僅是在幾個(gè)晚上失去一個(gè)小時(shí)的睡眠就可能會(huì)對(duì)表現(xiàn)、學(xué)習(xí)技能、情緒、和安全產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。睡眠超過(guò)9小時(shí)或更長(zhǎng)時(shí)間的長(zhǎng)夜睡眠者還會(huì)面臨冠心病的風(fēng)險(xiǎn)和中風(fēng)的風(fēng)險(xiǎn)。因此，期望有一種用于睡眠監(jiān)測(cè)的個(gè)人設(shè)備。為了跟蹤睡眠狀況，本文提及的重要參數(shù)是入睡時(shí)間(time-to-sleep)、總床上時(shí)間(totaltime-in-bed)、總睡眠時(shí)間(totalsleeptime)、睡眠期間的清醒時(shí)間(timeawakeduringsleep)、睡眠效率和睡眠質(zhì)量(架構(gòu)/階段)。入睡時(shí)間也稱為睡眠延遲或睡眠開始。沒(méi)有明顯睡眠剝奪(sleepdeprivation)的正常人通常需要20多分鐘才能睡著。參考下面的表1所示的mslt(多次睡眠延遲測(cè)試)表，入睡時(shí)間也與睡眠剝奪相關(guān)。mslt根據(jù)對(duì)象睡著所花費(fèi)的時(shí)間提供了對(duì)象的嗜睡度(sleepiness)和他們的睡眠債務(wù)(sleepdebt)的嚴(yán)重性。mslt分?jǐn)?shù)分鐘嗜睡度0-5嚴(yán)重5-10有問(wèn)題10-15可管理15-20優(yōu)秀表1總床上時(shí)間是用戶在進(jìn)入和退出睡眠監(jiān)測(cè)模式期間在床上總共花費(fèi)的記錄時(shí)間?？偹邥r(shí)間是記錄的總睡眠時(shí)間，其是總床上時(shí)間與睡眠期間的清醒時(shí)間之間的差額。睡眠期間的清醒時(shí)間是在睡眠期間識(shí)別出的失眠/不安的時(shí)間段以及清醒次數(shù)及其持續(xù)時(shí)間的記錄。睡眠效率由總睡眠時(shí)間與總床上時(shí)間的比值來(lái)確定。睡眠質(zhì)量可以由以下項(xiàng)中的一個(gè)或多個(gè)來(lái)確定：總睡眠時(shí)間，rem睡眠、nrem睡眠和睡眠階段的量，運(yùn)動(dòng)和失眠的數(shù)量，和睡眠日記(即，對(duì)每天睡眠小時(shí)和第二天的感覺(jué)的記錄，用于獲知針對(duì)個(gè)人需要多少睡眠)。rem有時(shí)也被稱為“做夢(mèng)”睡眠。nrem包括3個(gè)階段，稱為n1，n2和n3。用戶的許多生理功能(例如，腦波活動(dòng)、呼吸和心率)在rem睡眠期間非常多變，但在nrem睡眠中非常規(guī)則。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，在rem睡眠期間，大腦被恢復(fù)并且捕獲記憶，這允許學(xué)習(xí)發(fā)生等等。心率、血壓和體溫通常將會(huì)增加。一般來(lái)說(shuō)，總睡眠時(shí)間的20-25％是rem睡眠。n1是失眠與睡眠之間的過(guò)渡。n2是在淺睡眠期間，其中心率較慢。一般來(lái)說(shuō)，總睡眠時(shí)間的50-55％是n2睡眠。n3是在深度睡眠期間，用于恢復(fù)身體，其中體溫和血壓通常會(huì)降低。睡眠周期由連續(xù)的rem和nrem睡眠階段組成。每個(gè)周期的平均持續(xù)時(shí)間約為90至110分鐘，并且夜間正常睡眠小時(shí)約有4至6個(gè)周期(比較圖1)。市場(chǎng)上有若干種用于監(jiān)測(cè)睡眠效率或睡眠質(zhì)量的設(shè)備。多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)(psg)是目前針對(duì)睡眠研究的黃金標(biāo)準(zhǔn)，用于診斷睡眠障礙。psg包括監(jiān)測(cè)許多不同的生理信號(hào)(例如，心率變異性(hrv)、呼吸、腦電圖(eeg)、肌電圖(emg)、眼電圖(eog))；并且它需要在睡眠專家的監(jiān)督下在睡眠實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。雖然psg是睡眠診斷的重要工具，但是它是一種不舒服且昂貴的過(guò)程，特別是當(dāng)需要進(jìn)行多個(gè)夜晚的觀察時(shí)。還開發(fā)了一些可穿戴設(shè)備以減輕這些不便。然而，那些設(shè)備通常不能準(zhǔn)確地測(cè)量睡眠質(zhì)量和睡眠效率。本發(fā)明的實(shí)施例提供了至少一種替代的用于睡眠監(jiān)測(cè)的設(shè)備和方法。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種用于確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段的方法，該方法包括以下步驟：獲得代表用戶的運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；基于第一高于閾值次數(shù)(tat)閾值和第一比例積分方法(pim)閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)入睡時(shí)間；以及基于第二tat閾值和第二pim閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)睡眠期間的清醒時(shí)間段。根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種用于確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段的設(shè)備，該設(shè)備包括：傳感器，用于獲得代表用戶的運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；以及處理器，用于基于第一高于閾值次數(shù)(tat)閾值和第一比例積分方法(pim)閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)入睡時(shí)間；以及用于基于第二tat閾值和第二pim閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)睡眠期間的清醒時(shí)間段。根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了一種用于確定快速眼動(dòng)(rem)睡眠和非rem(nrem)睡眠的方法，該方法包括以下步驟：獲得用戶的生理信號(hào)數(shù)據(jù)；將生理信號(hào)數(shù)據(jù)分解成相應(yīng)的數(shù)據(jù)子集；以及基于一個(gè)或多個(gè)心率變異性(hrv)特征來(lái)檢測(cè)每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的rem睡眠和非rem(nrem)睡眠，該一個(gè)或多個(gè)hrv特征是基于每個(gè)hrv特征的自適應(yīng)閾值從每個(gè)數(shù)據(jù)子集提取的。根據(jù)本發(fā)明的第四方面，提供了一種用于確定快速眼動(dòng)(rem)睡眠和非rem(nrem)睡眠的設(shè)備，該設(shè)備包括：傳感器，用于獲得用戶的生理信號(hào)數(shù)據(jù)；以及處理器，用于將生理信號(hào)數(shù)據(jù)分解成相應(yīng)的數(shù)據(jù)子集；以及用于基于一個(gè)或多個(gè)心率變異性(hrv)特征來(lái)檢測(cè)每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的rem睡眠和非rem(nrem)睡眠，該一個(gè)或多個(gè)hrv特征是基于每個(gè)hrv特征的自適應(yīng)閾值從每個(gè)數(shù)據(jù)子集提取的。附圖說(shuō)明根據(jù)以下書面描述(僅通過(guò)示例的方式)并且結(jié)合附圖，本發(fā)明的實(shí)施例將被更好地理解并且對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將是顯而易見(jiàn)的，其中：圖1示出了個(gè)人的典型睡眠概況。圖2示出了根據(jù)示例實(shí)施例的可穿戴設(shè)備的示意性框圖。圖3是示出根據(jù)示例實(shí)施例所獲得的睡眠效率圖、睡眠質(zhì)量圖、和最終睡眠階段圖的圖示。圖4是示出根據(jù)示例實(shí)施例的方法的流程圖。圖5a)和b)是分別示出根據(jù)示例實(shí)施例的圖4的方法的細(xì)節(jié)的流程圖和圖示。圖6示出了根據(jù)示例實(shí)施例的參考psg設(shè)備與使用來(lái)自生理信號(hào)的hrv特征的算法的比較數(shù)據(jù)。圖7a)和b)是分別示出根據(jù)示例實(shí)施例的使用連續(xù)檢測(cè)的處理與使用開/關(guān)檢測(cè)的處理之間的比較的圖示。圖8a)至d)是示出根據(jù)示例實(shí)施例的rem檢測(cè)和nrem檢測(cè)的圖示。圖9a)和b)是根據(jù)示例實(shí)施例分別示出tat計(jì)算和pim計(jì)算的圖示。圖10是示出根據(jù)示例實(shí)施例的方法的流程圖。圖11a)至c)是根據(jù)示例實(shí)施例分別示出原始運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、合成幅度數(shù)據(jù)、以及tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)的圖示。圖12是示出根據(jù)示例實(shí)施例的睡眠開始確定的圖示。圖13是示出根據(jù)示例實(shí)施例的睡眠期間清醒確定的圖示。圖14是示出根據(jù)示例實(shí)施例的方法和設(shè)備的使用的流程圖。圖15是示出根據(jù)示例實(shí)施例的包括采用手表形式的可穿戴設(shè)備的裝配的示意圖。圖16是示出根據(jù)示例實(shí)施例的包括可穿戴設(shè)備的裝配的示意框圖。圖17示出了用于圖15的可穿戴設(shè)備的反射模式下的測(cè)量的優(yōu)選led-pd配置的示意圖。圖18是示出根據(jù)示例實(shí)施例的用于確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段的方法的流程圖。圖19是示出用于確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段的設(shè)備的示意框圖。圖20是示出用于確定快速眼動(dòng)(rem)睡眠和非rem(nrem)睡眠的方法的流程圖。圖21是示出用于確定快速眼動(dòng)(rem)睡眠和非rem(nrem)睡眠的設(shè)備的示意框圖。具體實(shí)施方式本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種用于睡眠監(jiān)測(cè)的設(shè)備和方法，具體是用于確定睡眠狀況，特別是睡眠階段(rem、nrem)和/或睡眠狀態(tài)和清醒狀態(tài)。在所描述的示例實(shí)施例中，基于心率變異性(hrv)并且通過(guò)從數(shù)據(jù)子集的平均值導(dǎo)出的用于確定睡眠周期的自適應(yīng)閾值來(lái)確定睡眠階段?；诩铀俣确群蛅at(高于閾值次數(shù))閾值與pim(比例積分法)閾值的組合來(lái)識(shí)別睡眠狀態(tài)和清醒狀態(tài)。有利地，本發(fā)明的實(shí)施例可以在功耗高效的情況下準(zhǔn)確并有效地測(cè)量睡眠階段，從而減少可穿戴設(shè)備的電池花費(fèi)。此外，所描述的示例實(shí)施例通過(guò)使用不同的閾值水平來(lái)進(jìn)一步區(qū)分睡眠期間和睡眠之前的運(yùn)動(dòng)，有利地提供了對(duì)睡眠開始延遲(睡著所花費(fèi)的時(shí)間)的準(zhǔn)確檢測(cè)。應(yīng)用每個(gè)水平的嚴(yán)格的tat閾值和pim閾值來(lái)區(qū)分與失眠和睡眠相關(guān)的運(yùn)動(dòng)。在一個(gè)實(shí)施例中，通過(guò)使用運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)(例如，由加速度計(jì)(acc)傳感器或陀螺儀測(cè)量的加速度信號(hào))和生理信號(hào)數(shù)據(jù)(例如，由光電容積脈搏波(ppg)傳感器測(cè)量的ppg信號(hào))來(lái)同時(shí)計(jì)算睡眠期間清醒、rem睡眠、和nrem睡眠這三個(gè)階段。示例實(shí)施例使用從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得的嚴(yán)格的tat閾值和pim閾值來(lái)區(qū)分當(dāng)滿足兩個(gè)條件時(shí)與失眠和睡眠相關(guān)的運(yùn)動(dòng)。睡眠開始延遲的準(zhǔn)確檢測(cè)優(yōu)選地通過(guò)組合使用高/低閾值水平來(lái)實(shí)現(xiàn)，所述高/低閾值水平被設(shè)置用于進(jìn)一步區(qū)分睡眠期間的運(yùn)動(dòng)以及嘗試入睡時(shí)的運(yùn)動(dòng)。有利地，高靈敏度閾值對(duì)嘗試入睡時(shí)的運(yùn)動(dòng)敏感，低靈敏度閾值對(duì)睡眠期間的運(yùn)動(dòng)敏感。本說(shuō)明書還公開了一種裝置，在示例性實(shí)施例中，該裝置可以位于可穿戴設(shè)備的內(nèi)部和/或外部，用于執(zhí)行方法的操作。這樣的裝置可以針對(duì)所需目的而特別構(gòu)造，或可以包括通用計(jì)算機(jī)或由存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的計(jì)算機(jī)程序選擇性地激活或重新配置的其他設(shè)備。本文所呈現(xiàn)的算法和顯示并不固有地與任何特定計(jì)算機(jī)或其它裝置相關(guān)。根據(jù)本文的教導(dǎo)，各種通用機(jī)器可以與程序一起使用。或者，構(gòu)建更專用的裝置來(lái)執(zhí)行所需的方法步驟可能是合適的。常規(guī)通用計(jì)算機(jī)的結(jié)構(gòu)將出現(xiàn)在下面的描述中。此外，本說(shuō)明書還隱含地公開了一種計(jì)算機(jī)程序，因?yàn)閷?duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員顯而易見(jiàn)的是，本文描述的方法的各個(gè)步驟可以通過(guò)計(jì)算機(jī)代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)程序不旨在限于任何特定的編程語(yǔ)言及其實(shí)現(xiàn)。應(yīng)當(dāng)理解，可以使用各種編程語(yǔ)言及其編碼來(lái)實(shí)現(xiàn)本文所包含的本公開的教導(dǎo)。此外，計(jì)算機(jī)程序不旨在限于任何特定的控制流程。計(jì)算機(jī)程序還有許多其他變型，其可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下使用不同的控制流。此外，可以并行執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序的一個(gè)或多個(gè)步驟，而不是依次執(zhí)行。這樣的計(jì)算機(jī)程序可以存儲(chǔ)在任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以包括例如，磁盤或光盤、存儲(chǔ)器芯片、或適用于與通用計(jì)算機(jī)進(jìn)行連接的其他存儲(chǔ)設(shè)備。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)還可以包括諸如互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中例示的硬連線介質(zhì)，或諸如在gsm移動(dòng)電話系統(tǒng)中例示的無(wú)線介質(zhì)。計(jì)算機(jī)程序在這種通用計(jì)算機(jī)上被加載和執(zhí)行時(shí)有效地生成實(shí)現(xiàn)優(yōu)選方法的步驟的裝置。本發(fā)明也可以被實(shí)現(xiàn)為硬件模塊。更具體地，在硬件意義上，模塊是設(shè)計(jì)用于與其他組件或模塊一起使用的功能硬件單元。例如，模塊可以使用分立的電子組件來(lái)實(shí)現(xiàn)，或者它可以形成整個(gè)電子電路(例如，專用集成電路(asic))的一部分。還有許多其他的可能性。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，系統(tǒng)還可以被實(shí)現(xiàn)為硬件模塊和軟件模塊的組合。本文描述的發(fā)明的所描述的實(shí)施例涉及可穿戴設(shè)備，以及基于運(yùn)動(dòng)信號(hào)(該運(yùn)動(dòng)信號(hào)是用諸如acc和/或陀螺儀之類的運(yùn)動(dòng)傳感器從用戶獲得的)并且基于生理信號(hào)(該生理信號(hào)是用諸如ppg傳感器之類的傳感器從用戶獲得的)的睡眠監(jiān)測(cè)的方法。在一個(gè)實(shí)施例中，設(shè)備可以被穿戴在用戶的具有足夠皮膚面積的任何位置上，以允許發(fā)光二極管光電檢測(cè)器(led-pd)布置獲取ppg信號(hào)并且允許三軸acc獲取運(yùn)動(dòng)信號(hào)。圖2中示出的根據(jù)示例實(shí)施例的設(shè)備200采用具有加速度計(jì)和ppg傳感器的腕動(dòng)計(jì)的形式。設(shè)備200根據(jù)由ppg傳感器202測(cè)量的ppg信號(hào)測(cè)量心率變異性(hrv)，并且檢測(cè)rem/nrem睡眠。加速度計(jì)204檢測(cè)運(yùn)動(dòng)，并且測(cè)量睡眠和睡眠期間的清醒時(shí)間、睡眠開始延遲(睡著所花費(fèi)的時(shí)間)和睡眠效率(總睡眠時(shí)間/總床上時(shí)間)。示例實(shí)施例中的整體睡眠評(píng)估參考圖3，在一個(gè)示例實(shí)施例中，同時(shí)進(jìn)行清醒或睡眠的確定(曲線300)以及rem或nrem的確定(曲線302)，并且兩者的結(jié)果被組合以提供清醒時(shí)間、rem睡眠時(shí)間和nrem睡眠時(shí)間的最終結(jié)果(曲線304)。示例實(shí)施例中的rem睡眠和nrem睡眠的分類圖4示出了示例實(shí)施例中的rem睡眠和nrem睡眠的分類的流程圖400。在開/關(guān)操作模式下，在3分鐘持續(xù)時(shí)間內(nèi)從ppg信號(hào)中提取頻域和時(shí)域中的hrv特征。更具體地，在相應(yīng)的3分鐘的持續(xù)時(shí)間內(nèi)，從ppg信號(hào)中提取低頻/高頻(lf/hf)比和平均心率(meanhr)的整夜數(shù)據(jù)(步驟402)。例如，lf范圍可以約為0.04至0.15hz，并且hf范圍可約為0.15至0.4hz。如本領(lǐng)域所理解的，lf/hf在nrem睡眠中因較大的副交感神經(jīng)調(diào)節(jié)而降低，并且在rem睡眠中因較大的交感神經(jīng)調(diào)節(jié)而增加。平均hr(其代表心率的變化)在nrem睡眠中降低或穩(wěn)定，并且在rem睡眠中增加和變化?？蛇x地，對(duì)lf/hf數(shù)據(jù)和平均hr數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑(步驟404)，例如，對(duì)一整夜數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)平均平滑?？偹邤?shù)據(jù)被分成與每個(gè)估計(jì)的睡眠周期持續(xù)時(shí)間相對(duì)應(yīng)的子集(步驟406)，并且設(shè)置閾值(步驟408)。例如，睡眠周期估計(jì)為1小時(shí)。在示例實(shí)施例中，基于每個(gè)子集/估計(jì)的睡眠周期期間的平均值來(lái)設(shè)置閾值。當(dāng)hrv特征大于閾值時(shí)確定rem睡眠，否則確定為nrem睡眠(步驟410-412)。如果針對(duì)落入整夜數(shù)據(jù)的初始時(shí)間段內(nèi)(例如，在最初的45分鐘內(nèi))的數(shù)據(jù)確定rem睡眠(步驟414)，則該確定被改變?yōu)閚rem(步驟412)，否則保持rem確定(步驟416)。在示例實(shí)施例中，rem睡眠確定和nrem睡眠確定的組合被用來(lái)生成睡眠階段的第一或中間結(jié)果(步驟418)，其中s(i)表示每3分鐘測(cè)量間隔內(nèi)的睡眠階段結(jié)果。例如，s(i)＝3針對(duì)rem階段結(jié)果，s(i)＝2針對(duì)nrem階段結(jié)果。通過(guò)檢查3分鐘測(cè)量間隔的睡眠階段結(jié)果的最近鄰居進(jìn)行平滑(步驟420)，從而在輸出最終睡眠階段結(jié)果之前移除假睡眠狀況(步驟422)。圖5a)中的流程圖500中示出了示例實(shí)施例中的最近鄰居檢查方法的細(xì)節(jié)。在步驟502處，s(i)是將被檢查的3分鐘測(cè)量間隔的睡眠階段結(jié)果。在步驟504處，確定s(i)是否與s(i-1)不相同，s(i)是否與s(i+1)不相同，以及s(i-1)是否與s(i+1)相同。如果滿足所有條件，則s(i)被s(i-1)或s(i+1)(注意，如果滿足條件，則s(i-1)＝s(i+1))替代，參見(jiàn)步驟506。否則，保持s(i)，即s(i)＝s(i)，參見(jiàn)步驟508。圖5b)是示出根據(jù)示例實(shí)施例的在假睡眠階段移除之前和之后的睡眠階段結(jié)果的圖示510、512。圖6示出了根據(jù)示例實(shí)施例的參考psg設(shè)備(“psgrem％”和“psgnrem％”)與使用來(lái)自生理信號(hào)的hrv特征的算法(“算法rem％”和“算法nrem％”)的比較數(shù)據(jù)。如上所述，在示例實(shí)施例中，在3分鐘開/關(guān)持續(xù)時(shí)間內(nèi)從ppg信號(hào)中提取hrv特征。連續(xù)監(jiān)控可能被認(rèn)為是理想的，但其消耗電池。發(fā)明人意外地發(fā)現(xiàn)，與連續(xù)監(jiān)測(cè)相比，開/關(guān)持續(xù)時(shí)間內(nèi)(例如，3分鐘開/關(guān)持續(xù)時(shí)間內(nèi))的測(cè)量可以提供類似的結(jié)果。圖7a)和b)分別示出了基于連續(xù)監(jiān)測(cè)(即，每3分鐘持續(xù)時(shí)間有135個(gè)窗口)和基于開/關(guān)持續(xù)時(shí)間(這里在相同總時(shí)間段下，每3分鐘有68個(gè)窗口)的結(jié)果。因此，在保持可接受的準(zhǔn)確度的同時(shí)，可以有利地減少根據(jù)示例性實(shí)施例的可穿戴設(shè)備的功率消耗。根據(jù)示例實(shí)施例的睡眠周期結(jié)果在示例實(shí)施例中，睡眠周期估計(jì)為1小時(shí)，并且實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示與psg參考相比有緊密關(guān)系。通過(guò)估計(jì)睡眠周期為1小時(shí)，我們使得計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單并且有效。圖8a)至d)是分別示出psg參考數(shù)據(jù)(曲線800)、根據(jù)示例實(shí)施例的lf/hf比測(cè)量數(shù)據(jù)(曲線802)、根據(jù)示例實(shí)施例的平均hr測(cè)量數(shù)據(jù)(曲線804)、和根據(jù)示例實(shí)施例的睡眠階段的算法輸出(曲線806)的圖示。在圖8b)和c)中，還示出了每個(gè)估計(jì)的睡眠周期子集的自適應(yīng)閾值(例如，808、810)。根據(jù)示例實(shí)施例的睡眠清醒評(píng)估如圖9a)所示，在示例實(shí)施例中，tat(高于閾值次數(shù))對(duì)加速度幅度高于設(shè)置的閾值(在一個(gè)示例中，設(shè)置約為0.15g，在不同的實(shí)施例中，設(shè)置的范圍約為0.1-0.2g)的次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，即，tat反映運(yùn)動(dòng)的持續(xù)時(shí)間和頻率。如圖9b)所示，在示例實(shí)施例中，pim(比例積分法)對(duì)加速度幅度信號(hào)進(jìn)行積分，并且使用圖9b)所示的公式來(lái)計(jì)算曲線下的面積。通過(guò)使用tat和pim兩者，示例實(shí)施例的結(jié)果有利地反映了運(yùn)動(dòng)的幾乎所有重要因子，包括持續(xù)時(shí)間、頻率、加速度和幅度。另一方面，發(fā)明人意外地發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術(shù)中經(jīng)常使用的zcm(過(guò)零模式，zerocrossingmode)參數(shù)不能充分描述運(yùn)動(dòng)并且提供較少的與抽搐(jerk)或輾轉(zhuǎn)(toss)運(yùn)動(dòng)有關(guān)的信息。這在下面的表2中示出。運(yùn)動(dòng)tat分?jǐn)?shù)pim分?jǐn)?shù)zcm分?jǐn)?shù)抽搐(1x)0125抽搐(3x)01716快速輾轉(zhuǎn)(1x)1471003快速輾轉(zhuǎn)(2x)4172262慢速輾轉(zhuǎn)(1x)118743慢速輾轉(zhuǎn)(2x)3461586表2睡眠期間的大運(yùn)動(dòng)(即，輾轉(zhuǎn))在淺睡眠和深度睡眠期間被認(rèn)為是非常罕見(jiàn)的，因?yàn)樯眢w變得放松以進(jìn)行物理修復(fù)。然而，可能有突然的肌肉抽搐，而這些與清醒無(wú)關(guān)。在示例實(shí)施例中，用于檢測(cè)睡眠期間清醒的較低靈敏度水平的閾值被設(shè)置為睡眠期間“慢速輾轉(zhuǎn)(1x)”對(duì)應(yīng)的tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)的值的90％，再次指出，示例實(shí)施例確實(shí)故意不使用zcm分?jǐn)?shù)，由于上述并且在表2中說(shuō)明的原因。對(duì)于非常小的運(yùn)動(dòng)(即，抽搐)，tat和pim的值非常低。在示例實(shí)施例中，閾值基于“抽搐(1x)”的值被設(shè)置在較高靈敏度水平以識(shí)別小的運(yùn)動(dòng)。因?yàn)樾〉倪\(yùn)動(dòng)不太可能與清醒時(shí)做出的運(yùn)動(dòng)有關(guān)，所以在示例性實(shí)施例中這些較高靈敏度水平的閾值被用來(lái)識(shí)別入睡時(shí)間。如上所述，對(duì)于較大的運(yùn)動(dòng)(即，輾轉(zhuǎn))，tat和pim的值要高得多。閾值被設(shè)置在較低靈敏度水平以識(shí)別較大的運(yùn)動(dòng)(在示例實(shí)施例中，較大的運(yùn)動(dòng)與睡眠期間的不安/失眠更好地相關(guān))從而識(shí)別睡眠期間的失眠/不安(本文也稱為睡眠期間的清醒時(shí)段、或睡眠期間清醒)。在一個(gè)實(shí)施例中，tat和pim的較高靈敏度閾值水平分別被設(shè)置為1和10，tat和pim的較低靈敏度閾值水平分別被設(shè)置為100和62。再次注意，在示例實(shí)施例中，為了識(shí)別睡眠期間清醒狀態(tài)和入睡時(shí)間，需要滿足從tat分?jǐn)?shù)和pit分?jǐn)?shù)導(dǎo)出的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，以有利地使結(jié)果更準(zhǔn)確。在該示例性實(shí)施例中，不使用zcm分?jǐn)?shù)。圖10是示出根據(jù)示例實(shí)施例的睡眠期間清醒狀態(tài)和入睡時(shí)間確定算法的流程圖1000。圖11a)至c)是示出在示例實(shí)施例中獲得的原始3軸運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)(圖示1100)、所計(jì)算出的合成幅度信號(hào)(曲線1102)、和相應(yīng)的1分鐘時(shí)段內(nèi)的tam分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)(圖示1104)的圖示。返回圖10，在整個(gè)睡眠持續(xù)時(shí)間內(nèi)，以每秒20個(gè)樣本從腕部穿戴的3軸加速度計(jì)收集加速度幅度數(shù)據(jù)(步驟1002)。在帶通濾波(步驟1004)之后，通過(guò)rms來(lái)計(jì)算3軸加速度幅度的合成結(jié)果(步驟1006)。在示例實(shí)施例中感興趣的頻率范圍約為0.16至2.5hz。加速度幅度每60秒處理一次，從而導(dǎo)出tat和pim活動(dòng)記錄器分?jǐn)?shù)(步驟1008)。在示例實(shí)施例中，可以計(jì)算六個(gè)睡眠參數(shù)。六個(gè)參數(shù)是入睡時(shí)間、清醒次數(shù)、實(shí)際睡眠時(shí)間段期間的總清醒時(shí)間、總睡眠時(shí)間、總床上時(shí)間、和睡眠效率。基于高靈敏度閾值來(lái)識(shí)別入睡時(shí)間(睡眠開始延遲)(步驟1010和1012)。如果tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)都低于高靈敏度閾值，則60秒窗口被分類為平靜期，而平靜期必須滿足連續(xù)的“n”個(gè)窗口，即，很少或沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的n個(gè)窗口。在示例實(shí)施例中，n可以約為5-20，優(yōu)選地約為8-15。當(dāng)tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)超過(guò)預(yù)定的低靈敏度閾值時(shí)，識(shí)別睡眠期間的清醒時(shí)間段(步驟1010和1014)。如果tat和pim都高于低靈敏度閾值，則60秒窗口被分類為睡眠期間的清醒時(shí)間段。圖12示出了根據(jù)示例實(shí)施例所測(cè)量的tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)，示出了基于低靈敏度閾值確定的連續(xù)n個(gè)窗口(在示例實(shí)施例中為分鐘)1200，以及隨后(即，睡著后)的高靈敏度閾值的應(yīng)用(在編號(hào)1202處示出)。水平線1204、1206分別示出了tat和pim的低靈敏度閾值。圖13示出了根據(jù)示例實(shí)施例的在延長(zhǎng)的時(shí)間段內(nèi)測(cè)量的tat分?jǐn)?shù)，注意，水平線1300、1302分別示出了tat和pim的高靈敏度閾值。通過(guò)計(jì)算總睡眠時(shí)間/總床上時(shí)間來(lái)確定睡眠效率?？梢詾樗咝省slt分?jǐn)?shù)、睡眠債務(wù)、和最佳警報(bào)功能提供可行的反饋。如果睡眠效率大于85％，根據(jù)目前的了解可以認(rèn)為是正常的。mslt分?jǐn)?shù)可以被用來(lái)顯示用戶的睡眠剝奪有多嚴(yán)重。睡眠債務(wù)顯示用戶是否獲得足夠的睡眠小時(shí)。在示例實(shí)施例中，可以設(shè)置最佳警報(bào)功能并且可以使用振動(dòng)。根據(jù)示例實(shí)施例的使用流程圖圖14是示出根據(jù)示例實(shí)施例的設(shè)備和方法的使用的流程圖(1400)。睡眠質(zhì)量的hrv特征(meanhr和lf/hf比值)根據(jù)整夜的生理信號(hào)傳感器數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)計(jì)算。一旦用戶退出睡眠模式，則在步驟1402、步驟1404(由于開/關(guān)而得到6分鐘分辨率階段)和步驟1406(將6分鐘分辨率轉(zhuǎn)換為1分鐘分辨率睡眠階段)處示出的睡眠階段(rem/nrem)的數(shù)據(jù)處理開始。睡眠效率數(shù)據(jù)(即，確定睡眠期間清醒/睡眠階段)根據(jù)運(yùn)動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)計(jì)算，如步驟1408所示。一旦用戶退出睡眠模式，則步驟1410處的用于獲得1分鐘分辨率階段的數(shù)據(jù)處理開始。在步驟1412處，將結(jié)果組合，以便在步驟1414處，輸出最終睡眠階段結(jié)果。圖15示出了根據(jù)示例實(shí)施例的包括采用手表1501形式的可穿戴設(shè)備的裝配1500。應(yīng)當(dāng)理解，在不同的實(shí)施例中，設(shè)備還可以采用適合于穿戴在用戶的身體的任何部分(例如，他/她的手臂、腰部、臀部或腳部)上的任何其他形式。手表1501從用戶獲得生理測(cè)量和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、呈現(xiàn)(一個(gè)或多個(gè))結(jié)果、并且將(一個(gè)或多個(gè))結(jié)果無(wú)線地傳輸?shù)窖b配1500的電信設(shè)備(例如，移動(dòng)電話1502或其他便攜式電子設(shè)備、或計(jì)算設(shè)備，例如，臺(tái)式計(jì)算機(jī)、膝上型計(jì)算機(jī)、標(biāo)簽計(jì)算機(jī)等)。圖16示出了根據(jù)示例實(shí)施例的包括可穿戴設(shè)備1601的裝配1600的示意框圖，用于從用戶獲得生理測(cè)量結(jié)果并且去除生理測(cè)量結(jié)果中的假象。設(shè)備1601包括第一信號(hào)感測(cè)模塊1602(例如，加速度計(jì)或陀螺儀)，用于獲得用戶的運(yùn)動(dòng)信息。可以適用于設(shè)備中的優(yōu)選加速度計(jì)的一個(gè)非限制性示例是可從飛思卡爾半導(dǎo)體公司獲得的三軸加速度計(jì)mma8652fc。該加速度計(jì)可以提供利用單個(gè)封裝在所有三個(gè)方向上測(cè)量加速度的優(yōu)點(diǎn)?；蛘?，可以在不同的實(shí)施例中使用旨在提供三軸感測(cè)的若干個(gè)單軸加速度計(jì)。設(shè)備1601還包括第二感測(cè)模塊1603(例如，led-pd模塊)，用于獲得用戶的生理信號(hào)。設(shè)備1601還包括數(shù)據(jù)處理和計(jì)算模塊1604(例如，處理器)，其被布置為接收和處理來(lái)自信號(hào)感測(cè)模塊1602的加速度信息以及來(lái)自測(cè)量模塊1603的生理信號(hào)。設(shè)備1601還包括顯示單元1606，用于向設(shè)備1601的用戶顯示結(jié)果，并且用于通過(guò)觸摸屏技術(shù)接收用戶輸入。該實(shí)施例中的設(shè)備1601還包括無(wú)線傳輸模塊1608，被布置成與裝配1600的電信設(shè)備1610進(jìn)行無(wú)線通信。電信設(shè)備1610包括無(wú)線接收器模塊1612和顯示單元1614，該無(wú)線接收器模塊1612用于從可穿戴設(shè)備1601接收信號(hào)，該顯示單元1614用于向電信設(shè)備1610的用戶顯示結(jié)果并且用于通過(guò)觸摸屏技術(shù)接收用戶輸入。圖17示出了用于采用手表1701形式的可穿戴設(shè)備的反射模式下的測(cè)量的優(yōu)選led-pd配置的示意圖。測(cè)量是基于被反射回兩個(gè)pd1702、1404的led1700的光量。可以適用于設(shè)備中的優(yōu)選led-pd模塊的一個(gè)非限制性示例由與一個(gè)或多個(gè)pd(例如，環(huán)境光傳感器temd5510fx01)配對(duì)的一個(gè)led(例如，onewhite表面貼裝plcc-2led指示燈asmt-uwb1-nx302)組成?；蛘撸琹ed-pd模塊可以由與一個(gè)或多個(gè)pd配對(duì)的多個(gè)led組成。圖18是示出根據(jù)示例實(shí)施例的用于確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段的方法的流程圖1800。在步驟1802處，獲得代表用戶的運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。在步驟1804處，基于第一高于閾值次數(shù)(tat)閾值和第一比例積分方法(pim)閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)入睡時(shí)間。在步驟1806處，基于第二tat閾值和第二pim閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)睡眠期間的清醒時(shí)間段。第一tat閾值和第二tat閾值可以是不同的。第一tat閾值可以低于第二tat閾值。第一pim閾值和第二pim閾值可以是不同的。第一pim閾值可以低于第二pim閾值。根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)入睡時(shí)間可以包括將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)劃分成時(shí)間窗口；確定每個(gè)時(shí)間窗口的tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)，以及識(shí)別其中tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)低于第一tat閾值和第一pim閾值的窗口。根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)睡眠期間的清醒時(shí)間段可以包括將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)劃分成時(shí)間窗口；確定每個(gè)時(shí)間窗口的tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)，以及識(shí)別其中tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)超過(guò)第二tat閾值和第二pim閾值的窗口。運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)可以包括多軸運(yùn)動(dòng)信號(hào)。該方法還可以包括使用帶通濾波和均方根(rms)計(jì)算來(lái)計(jì)算多軸運(yùn)動(dòng)信號(hào)的合成幅度。第一tat閾值和第二tat閾值可以是從運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)出的幅度高于加速度閾值的相應(yīng)次數(shù)。加速度閾值可以在0.1至0.2g的范圍內(nèi)，優(yōu)選地約為0.15g。第一pim閾值和第二pim閾值可以是從運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)出的幅度曲線下的相應(yīng)區(qū)域。相應(yīng)區(qū)域可以是使用梯形規(guī)則進(jìn)行估計(jì)的。確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段可以不是基于根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的過(guò)零模式檢測(cè)的。圖19是示出用于確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段的設(shè)備1900的示意框圖。設(shè)備1900包括傳感器1902，用于獲得代表用戶的運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；以及處理器1904，用于基于第一高于閾值次數(shù)(tat)閾值和第一比例積分方法(pim)閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)入睡時(shí)間；以及用于基于第二tat閾值和第二pim閾值根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)睡眠期間的清醒時(shí)間段。第一tat閾值和第二tat閾值可以是不同的。第一tat閾值可以低于第二tat閾值。第一pim閾值和第二pim閾值可以是不同的。第一pim閾值可以低于第二pim閾值。根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)入睡時(shí)間可以包括將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)劃分成時(shí)間窗口；確定每個(gè)時(shí)間窗口的tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)，以及識(shí)別其中tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)低于第一tat閾值和第一pim閾值的窗口。根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)檢測(cè)睡眠期間的清醒時(shí)間段可以包括將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)劃分成時(shí)間窗口；確定每個(gè)時(shí)間窗口的tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)，以及識(shí)別其中tat分?jǐn)?shù)和pim分?jǐn)?shù)超過(guò)第二tat閾值和第二pim閾值的窗口。運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)可以包括多軸運(yùn)動(dòng)信號(hào)。處理器還可以被配置用于使用帶通濾波和均方根(rms)計(jì)算來(lái)計(jì)算多軸運(yùn)動(dòng)信號(hào)的合成幅度。第一tat閾值和第二tat閾值可以是從運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)出的幅度高于加速度閾值的相應(yīng)次數(shù)。加速度閾值可以在0.1至0.2g的范圍內(nèi)，優(yōu)選地約為0.15g。第一pim閾值和第二pim閾值可以是從運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)出的幅度曲線下的相應(yīng)區(qū)域。相應(yīng)區(qū)域可以是使用梯形規(guī)則進(jìn)行估計(jì)的。確定入睡時(shí)間和睡眠期間的清醒時(shí)間段可以不是基于根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的過(guò)零模式檢測(cè)的。圖20是示出用于確定快速眼動(dòng)(rem)睡眠和非rem(nrem)睡眠的方法的流程圖2000。在步驟2002處，獲得用戶的生理信號(hào)數(shù)據(jù)。在步驟2004處，將生理信號(hào)數(shù)據(jù)分解成相應(yīng)的數(shù)據(jù)子集。在步驟2006處，基于一個(gè)或多個(gè)心率變異性(hrv)特征來(lái)檢測(cè)每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的rem睡眠和非rem(nrem)睡眠，該一個(gè)或多個(gè)hrv特征是基于每個(gè)hrv特征的自適應(yīng)閾值從每個(gè)數(shù)據(jù)子集提取的。檢測(cè)rem睡眠和nrem睡眠可以包括在數(shù)據(jù)子集內(nèi)的相應(yīng)時(shí)間窗口中檢測(cè)rem睡眠。時(shí)間窗口可以對(duì)應(yīng)于針對(duì)生理信號(hào)數(shù)據(jù)的檢測(cè)器的開啟階段，檢測(cè)器以開/關(guān)操作模式進(jìn)行操作。開啟階段可以約為3分鐘，并且檢測(cè)器可以以約50％的開/關(guān)操作模式進(jìn)行操作。在每個(gè)時(shí)間窗口中，可以基于自適應(yīng)閾值來(lái)檢測(cè)rem睡眠和nrem。該方法還可以包括在檢測(cè)到的rem睡眠處于所獲得的生理信號(hào)數(shù)據(jù)的初始時(shí)間段內(nèi)時(shí)，將檢測(cè)到的rem睡眠改變?yōu)闄z測(cè)到的nrem睡眠。初始時(shí)間段可以約為45分鐘。該方法還可以包括將一個(gè)時(shí)間窗口的rem睡眠和nrem睡眠檢測(cè)結(jié)果與其最近的相鄰時(shí)間窗口的相應(yīng)結(jié)果進(jìn)行比較。該方法可以包括如果所述檢測(cè)結(jié)果類似于最近的相鄰時(shí)間窗口的相應(yīng)結(jié)果，則維持所述一個(gè)窗口中的檢測(cè)結(jié)果，否則改變所述檢測(cè)結(jié)果。hrv特征可以包括從生理信號(hào)數(shù)據(jù)導(dǎo)出的平均心率(meanhr)和低頻/高頻(lf/hf)比值。第一自適應(yīng)閾值可以是每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的第一hrv特征的平均值。第二自適應(yīng)閾值可以是每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的第二hrv特征的平均值。如果第一hrv特征高于第一自適應(yīng)閾值并且第二hrv特征高于第二自適應(yīng)閾值，則可以檢測(cè)為rem睡眠，否則可以檢測(cè)為nrem睡眠。圖21是示出用于確定快速眼動(dòng)(rem)睡眠和非rem(nrem)睡眠)的設(shè)備2100的示意框圖。設(shè)備2100包括傳感器2102，用于獲得用戶的生理信號(hào)數(shù)據(jù)；以及處理器2104，用于將生理信號(hào)數(shù)據(jù)分解成相應(yīng)的數(shù)據(jù)子集；以及用于基于一個(gè)或多個(gè)心率變異性(hrv)特征來(lái)檢測(cè)每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的rem睡眠和非rem(nrem)睡眠，該一個(gè)或多個(gè)hrv特征是基于每個(gè)hrv特征的自適應(yīng)閾值從每個(gè)數(shù)據(jù)子集提取的。檢測(cè)rem睡眠和nrem睡眠可以包括在數(shù)據(jù)子集內(nèi)的相應(yīng)時(shí)間窗口中檢測(cè)rem睡眠。時(shí)間窗口可以對(duì)應(yīng)于針對(duì)生理信號(hào)數(shù)據(jù)的檢測(cè)器的開啟階段，檢測(cè)器以開/關(guān)操作模式進(jìn)行操作。開啟階段可以約為3分鐘，并且檢測(cè)器可以以約50％的開/關(guān)操作模式進(jìn)行操作。在每個(gè)時(shí)間窗口中，可以基于自適應(yīng)閾值來(lái)檢測(cè)rem睡眠和nrem。處理器2104還可被配置用于在檢測(cè)到的rem睡眠處于所獲得的生理信號(hào)數(shù)據(jù)的初始時(shí)間段內(nèi)時(shí)，將檢測(cè)到的rem睡眠改變?yōu)闄z測(cè)到的nrem睡眠。初始時(shí)間可以約為45分鐘。處理器2104還可以被配置用于將一個(gè)時(shí)間窗口的rem睡眠和nrem睡眠檢測(cè)結(jié)果與其最近的相鄰時(shí)間窗口的相應(yīng)結(jié)果進(jìn)行比較。處理器2104可以被配置用于如果所述檢測(cè)結(jié)果類似于最近的相鄰時(shí)間窗口的相應(yīng)結(jié)果，則維持所述一個(gè)窗口中的檢測(cè)結(jié)果，否則改變所述檢測(cè)結(jié)果。hrv特征可以包括從生理信號(hào)數(shù)據(jù)導(dǎo)出的平均心率(meanhr)和低頻/高頻(lf/hf)比值。第一自適應(yīng)閾值可以是每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的第一hrv特征的平均值。第二自適應(yīng)閾值可以是每個(gè)數(shù)據(jù)子集中的第二hrv特征的平均值。如果第一hrv特征高于第一自適應(yīng)閾值并且第二hrv特征高于第二自適應(yīng)閾值，則可以檢測(cè)為rem睡眠，否則可以檢測(cè)為nrem睡眠。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，在不脫離寬泛描述的本發(fā)明的精神或范圍的情況下，可以對(duì)具體實(shí)施例中所示出的本發(fā)明做出多種變化和/或修改。因此，實(shí)施例在所有方面被認(rèn)為是說(shuō)明性的而不是限制性的。此外，本發(fā)明包括特征的任何組合，特別是專利權(quán)利要求中的特征的任何組合，即使特征或特征的組合在專利權(quán)利要求或?qū)嵤├袥](méi)有明確指定。例如，雖然在一些實(shí)施例中描述了腕部穿戴的設(shè)備，但是設(shè)備可以穿戴在用戶的手臂、臀部、腰部或腳部的任何部分上。此外，根據(jù)目前了解的人類睡眠行為，心率和血壓的降低發(fā)生在nrem睡眠期間。在rem睡眠中，心血管活動(dòng)有更多變化，可導(dǎo)致血壓和心率的總體升高。所描述的示例實(shí)施例采用平均hr和lf/hf作為hrv特征。然而，應(yīng)當(dāng)理解，在不同的實(shí)施例中，可以附加地或替代地應(yīng)用不同的hrv特征(例如，感興趣時(shí)間段的心率的標(biāo)準(zhǔn)偏差(sdhr)、與感興趣時(shí)間段的先前(nn)不同的nn間隔>50ms的百分比(pnn50)、感興趣時(shí)間段的nn間隔的連續(xù)差值的均方根(rmssd)、和血流特征(例如，感興趣時(shí)間段的平均脈搏壓力(平均pp)、感興趣時(shí)間段的脈搏壓力的平均標(biāo)準(zhǔn)偏差(asdpp)))，從而提高性能。當(dāng)前第1頁(yè)12