睡眠分期技术是利用人体的生理信号，例如心率变化，对睡眠的不同阶段进行划分和识别的科学方法。它对于睡眠疾病的检测、预防和治疗具有重要的临床意义，因为不同的睡眠阶段与人体的生理和认知功能有着密切的联系。在睡眠过程中，人体的自主神经系统功能在不同的阶段表现不同，而通过监测心率的变化可以有效区分睡眠的不同状态，如觉醒期、非快速眼动期（NREM）以及快速眼动期（REM）。 NREM睡眠又可以细分为不同的阶段，通常包括NREM1、NREM2、NREM3和NREM4，其中NREM3阶段又称为深睡期。REM睡眠则是梦境活跃的时期，通常在这个阶段会出现快速眼动和肌肉松弛的现象。正确的睡眠分期可以帮助研究者和医生更准确地了解睡眠过程中的生理变化，为治疗提供重要依据。 心率变化睡眠分期方法的核心是捕捉睡眠期间心率的波动特征，这些波动与自主神经系统的活动有关。自主神经系统通过调节心率、血压等生理参数，参与睡眠-觉醒周期的调节。在睡眠的不同阶段，自主神经系统的活动模式会发生改变，而这些变化可以通过心率的快慢和稳定性等指标来体现。因此，通过分析心率变化可以实现对睡眠的自动分期，无需脑电图（EEG）等侵入性手段。 实现无干扰的睡眠监测对于提高睡眠评价结果非常重要。传统的睡眠监测往往需要佩戴多种传感器，可能会影响被测者的睡眠状态。而基于心率变化的睡眠分期方法可以减少测试者在睡眠过程中的束缚感和不适，有利于得到更为准确的睡眠质量评估。同时，长期连续不间断的监测可以提高对睡眠相关疾病检测的敏感性和准确性。 此外，利用心率变化进行睡眠分期的研究，还有助于推动非脑电监测技术的发展。当前，脑电图在睡眠监测中占据主导地位，但其操作复杂、成本较高。如果心率变化能够准确反映睡眠结构的变化，将有助于开发出成本更低、使用更便捷的睡眠监测技术，这将对临床医学和公共健康产生积极的影响。 基于心率变化的睡眠分期方法具有临床应用的潜力，它可以提供一种无干扰、连续监测睡眠质量的手段，对于研究睡眠相关疾病具有重要的价值，并有望在实际临床应用中推广，改善睡眠监测技术的普及性和便利性。

在Android平台上，开发一款睡眠分期图应用涉及到许多关键的技术知识点，包括数据收集、数据分析、图表绘制以及用户界面设计。下面将详细阐述这些方面。 数据收集是睡眠分期图的基础。通常，这样的应用会利用手机的加速度计、陀螺仪、麦克风等传感器来监测用户的睡眠状态。通过分析用户在睡眠中的体动、声音变化等数据，可以推断出浅睡、深睡、REM（快速眼动）等不同睡眠阶段。Android提供了SensorManager类来管理和访问设备上的各种传感器，开发者需要注册监听器，实时获取并存储这些传感器的数据。 数据分析是将原始数据转化为睡眠分期的关键步骤。这需要理解睡眠生理学，确定合适的阈值和算法来区分不同的睡眠阶段。例如，可以利用信号处理技术（如滤波）去除噪声，然后基于特定的运动和声音模式进行分类。Android平台本身并不提供专业的数据分析工具，但开发者可以借助第三方库（如Apache Commons Math或TensorFlow Lite）进行计算和模型构建。 接下来，图表绘制是展示睡眠数据直观的方式。Android提供了多种绘图库，如MPAndroidChart、AChartEngine或Charts4J，它们能帮助开发者创建各种类型的图表，包括折线图、饼图、柱状图等，用于展示睡眠周期的变化。开发者需要根据设计需求选择合适的图表类型，并设置相应的颜色、标签、图例等视觉元素，以提高用户体验。 在用户界面设计方面，Android Studio提供了一个强大的布局编辑器和Material Design组件库，可以帮助开发者创建美观且易用的界面。睡眠分期图应用通常会包含开始/停止记录、查看历史记录、设置提醒等功能，因此需要设计清晰的导航结构和交互逻辑。此外，考虑到用户可能在夜间使用，良好的夜间模式设计也是必不可少的。 在编码实现时，Android的生命周期管理是非常重要的一环。开发者需要确保在适当的时候启动和停止数据收集，避免在后台过度消耗资源。此外，为了保存和恢复用户的睡眠数据，需要使用SharedPreferences、SQLite数据库或者云同步服务。 测试和优化是保证应用质量的关键步骤。开发者需要对各种设备和Android版本进行兼容性测试，确保应用在不同环境下都能稳定运行。同时，性能优化也很重要，如使用协程处理异步任务，减少内存占用，优化传感器数据的处理速度等。 创建一个睡眠分期图的Android应用涉及到多方面的技术，包括传感器数据的获取与处理、数据分析、图表绘制、用户界面设计、生命周期管理以及测试优化。开发者需要具备扎实的Android开发基础，同时了解一些生物医学和数据科学的知识，才能打造出高效、准确且用户体验优秀的睡眠监测应用。

人力资源管理系统 ZazHRM - 用于睡眠时间的蓝牙心率监测系统。 正在开发 ZazHRM 以尝试在睡眠时间执行心率监测 (HRM)。 该原型通过蓝牙 (BT) 近乎实时地向半径 10 米内的 Android 手机广播心率 (HR) 或脉冲信号的测量值。 在 Android 手机上运行的应用程序可以实现心率或脉搏的图形可视化。 当 HR 低于或高于预定义的阈值时，该应用程序还可以为护理人员触发警报。 该原型包括一个使用 AppInventor 开发的 Android 应用程序、一个用于测量心脏脉搏信号的 PulseSensor、一个用于执行 BT 通信的 HC-05 BT 模块以及一个 Arduino Uno 板，其中一个 C 程序可以协调不同的部分。 此外，一个 Python 脚本还展示了如何对监控过程中积累的数据进行基本的离线处理。 演示： :

信号处理--多分辨率单通道注意力脑电睡眠分类 完整代码

IP\熟睡！（5倍深度睡眠）SleepUp! v1.0中文版 IPHONE 的软件、本人IP已丢。。。把原来的软件拿出来共享下

地位 实验性的。 不要复制。 日出时钟硬件 日出时钟的原理图和PCB文件。 该日出时钟试图使用数字LED（SK6812）将用户从睡眠中轻轻唤醒，以模拟日出，并使用I2S单声道放大器通过其cr脚的扬声器同时播放舒缓的声音。 1个显示器不足以查看用户在处理干眼症时遇到的时间，因此有3个显示器能够显示几个字符，每个字符都带有大字体。 同样，没有触摸屏，因此用户无需看大的触觉按钮就可以更改设置。 日出时钟的样子： 该项目使用了我的。

为了控制Arduino的随机睡眠与唤醒，不采用“预定睡眠-随机唤醒”的常规设计模式，而是通过一个外部中断随机使Arduino进入睡眠，并且通过同一个外部中断随机唤醒Arduino。首先使用开源Enerlib和LowPower库对ArduinoPro Mini进行实验，然后应用于实际的工程设计中，取得了很好的效果。该方法可以作为成熟的方案推广到工程设计的实际应用当中。

基于压力传感器的阻塞型睡眠呼吸暂停综合征的检测，许益彬，高伟东，阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种常见与睡眠相关的呼吸系统疾病，会对人们尤其是老年人的健康造成影响。在传统的基于多导睡眠导图

提出一种基于SoC并利用PVDF非接触式传感带对多维度生理信号进行实时处理的硬件化算法。从PVDF压电薄膜传感带中获取生理信号，经过前端电荷放大、滤波、ADC采样后进入可编程逻辑器件FPGA。算法采用流水线设计，提取生理信号的特征值、计算体动合成指数，通过软核处理器Nios接收硬件化计算结果，对睡眠状态进行最终识别。经实验对比验证，该算法能在19 ms内识别人体睡眠时的肢体律动、正常呼吸、呼吸暂停3种状态，极大地缩短了软件处理的时间，同时为医生诊断呼吸暂停综合症提供病理依据，在医院临床和家庭监护方面具有参考价值。