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申请/专利权人：安适锐(天津)科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于睡眠监测的雷达信号分析处理方法，包括：获取睡眠时的呼吸时序数据序列和心率时序数据序列并划分为若干个数据段，获取呼吸时序数据序列中的极值点和心率时序数据序列中的极值点，分别计算呼吸时序数据序列和心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度及稳定程度的权重，结合呼吸数据和心率数据之间的差异，得到心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段的调整后的最大最小值范围，计算得到异常睡眠时刻。本发明通过对各段睡眠数据的稳定程度进行分析，调整睡眠数据的最大最小值范围，从而提高对异常睡眠数据监测的准确性和适应性。

主权项：1.一种用于睡眠监测的雷达信号分析处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取睡眠时的呼吸时序数据序列和心率时序数据序列；将呼吸时序数据序列和心率时序数据序列划分为若干个数据段；获取历史呼吸数据序列和历史心率数据序列；获取呼吸时序数据序列中的极值点和心率时序数据序列中的极值点；根据呼吸时序数据序列的每个数据段的极值点数量和呼吸数据之间的差异，得到呼吸时序数据序列的每个数据段的稳定程度；所述根据呼吸时序数据序列的每个数据段的极值点数量和呼吸数据之间的差异，得到呼吸时序数据序列的每个数据段的稳定程度，对应的具体计算公式如下： 表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的稳定程度；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段中的极值点数量；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的第个极值点的呼吸数据；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的第个极值点与在第个极值点左侧第k个呼吸数据的差值；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的第个极值点与在第个极值点右侧第k个呼吸数据的差值；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的第个与第个极值点呼吸数据之间的差值；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的第个与第个极值点之间的数据数量；K为预设的数据数量；为以自然常数为底的指数函数，为绝对值函数，为属于区间内时所有的标准差；根据心率时序数据序列的每个数据段的极值点数量和相邻极值点的心率数据之间的差异，得到心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度；所述根据心率时序数据序列的每个数据段的极值点数量和相邻极值点的心率数据之间的差异，得到心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度，包括的具体步骤如下：将心率时序数据序列的第i个数据段的第个与第个极值点心率数据的差值，记为心率时序数据序列的第i个数据段的第个极值点的心率波动程度；根据心率时序数据序列的第i个数据段的每个极值点的心率波动程度，得到心率时序数据序列的第i个数据段的稳定程度；所述根据心率时序数据序列的第i个数据段的每个极值点的心率波动程度，得到心率时序数据序列的第i个数据段的稳定程度，对应的具体公式如下： 表示心率时序数据序列的第i个数据段的稳定程度；表示心率时序数据序列的第i个数据段的极值点数量；表示心率时序数据序列的第i个数据段中第个极值点与第i个数据段中心率数据最大的极值点之间的数据数量；表示心率时序数据序列的第i个数据段的第个极值点的心率波动程度；表示心率时序数据序列的第i个数据段的所有极值点的心率波动程度中的最大心率波动程度；表示心率时序数据序列的第i个数据段的所有极值点的心率波动程度中的最小心率波动程度，为线性归一化函数；根据呼吸时序数据序列的每个数据段与历史呼吸数据序列之间的相关性和心率时序数据序列的每个数据段与历史心率数据序列之间的相关性，分别得到呼吸时序数据序列和心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度的权重；所述根据呼吸时序数据序列的每个数据段与历史呼吸数据序列之间的相关性和心率时序数据序列的每个数据段与历史心率数据序列之间的相关性，分别得到呼吸时序数据序列和心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度的权重，对应的具体公式如下： 表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的稳定程度的权重，表示心率时序数据序列的第i个数据段的稳定程度的权重；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段与历史呼吸数据序列的皮尔逊相关系数；表示心率时序数据序列的第i个数据段与历史心率数据序列的皮尔逊相关系数；根据呼吸时序数据序列和心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度、稳定程度的权重以及呼吸数据和心率数据之间的差异，得到心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段的调整后的最大最小值范围；所述根据呼吸时序数据序列和心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度、稳定程度的权重以及呼吸数据和心率数据之间的差异，得到心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段的调整后的最大最小值范围，包括的具体步骤如下：根据呼吸时序数据序列和心率时序数据序列的每个数据段的稳定程度与稳定程度的权重，得到睡眠数据的综合稳定度；根据睡眠数据的综合稳定度和呼吸数据和心率数据之间的差异，得到心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段的调整后的最大最小值范围；所述根据睡眠数据的综合稳定度和呼吸数据和心率数据之间的差异，得到心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段的调整后的最大最小值范围，对应的具体公式如下： 表示心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的第i个数据段的调整后的最大最小值范围；表示心率时序数据序列和呼吸时序数据序列中第i个数据段中的最大值减去最小值的差值；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的稳定程度；表示心率时序数据序列的第i个数据段的稳定程度；表示呼吸时序数据序列的第i个数据段的稳定程度的权重，表示心率时序数据序列的第i个数据段的稳定度的权重；表示预设的综合稳定度阈值；表示心率时序数据序列中第i个数据段和呼吸时序数据序列中第i个数据段的皮尔逊相关系数，与历史呼吸数据序列和历史心率数据序列的皮尔逊相关系数的差值；为线性归一化函数；为睡眠数据的综合稳定度；根据心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段的调整后的最大最小值范围计算得到异常睡眠时刻；所述根据心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段的调整后的最大最小值范围计算得到异常睡眠时刻，包括的具体步骤如下：根据心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段中的最大值和最小值，以及调整后的最大最小值范围，得到心率时序数据序列和呼吸时序数据序列中每个数据段的更新范围；根据心率时序数据序列和呼吸时序数据序列中每个数据段的更新范围使用孤立森林算法进行监测，得到异常睡眠时刻；所述根据心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的每个数据段中的最大值和最小值，以及调整后的最大最小值范围，得到心率时序数据序列和呼吸时序数据序列中每个数据段的更新范围，包括的具体步骤如下：心率时序数据序列和呼吸时序数据序列中第i个数据段的更新范围为到，其中，为心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的第i个数据段中的最小值，为心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的第i个数据段中的最大值，为心率时序数据序列和呼吸时序数据序列的第i个数据段的调整后的最大最小值范围。

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