论文基于智能手机的睡眠周期识别技术和应用，本文是智能手机有关本科论文开题报告范文和识别技术和智能手机和睡眠有关论文例文.
【摘 要】 智能手机搭载了非常多的传感器,还具备较强的计算能力以及通信能力,智能手机对生活的感知探究是专家学者研究的重点问题.基于此,笔者将智能手机作为载体,进行了睡眠周期识别系统的分析,并对设计的系统进行了实验分析,根据实验的结果进行系统的完善,并在此基础上设计了智能唤醒闹钟以及睡眠统计报告这两个APP,帮助用户了解自身的睡眠状况,保障用户的REM睡眠时间.
【关键词】 智能手机 睡眠周期 REM N-REM
前言：随着科学技术的发展,智能手机搭载了光强、陀螺仪以及加速度等多种传感器,能够与用户进行交互并感知用户的生活状况.近些年来,将智能手机作为载体的传感系统研究有非常大的进步,如智能手机记载人体运动状况等.在人体的生理状态中,人们很难感知到自身的睡眠状态,所以通过智能手机感知并识别人体睡眠状态成为研究的热点问题.
一、基于智能手机的睡眠周期识别系统的分析
通常来说,用户在睡眠期间出现的打鼾、翻身以及呼吸等多种外部特征均属于“睡眠事件”,本系统将目标设定在人们的日常生活场景中,通过智能手机进行睡眠事件的检测及识别,提取出智能手机获取的与人体睡眠状态相关的数据,然后通过监督式机器学习的方法进行用户在清醒状态、睡眠期间的REM( 快速眼动期) 以及N-REM（非快速眼动期）状态的识别.具体的设计方案如下：
识别系统包括前端检测以及基于安卓系统的客户端这两个部分,前端检测系统包括流式数据采集与处理模块、离散数据采集与处理模块、睡眠事件识别模块以及睡眠周期识别模块.目前智能手机可以收集到的环境数据主要包括离散型及连续型这两种,离散型数据包括光强传感器、智能手机屏幕的点亮状态与电池状态、红外近距离探测；连续型数据包括磁强仪、陀螺仪以及麦克风等.在睡眠周期识别模块中,需要进行识别目标的设定,将其设定为Wake、REM 以及N-REM 这三种状态,最终的睡眠周期计算由GMM-HMM 算法计算求得[1].
二、基于智能手机的睡眠周期识别系统的实验与应用
2.1 系统的实验分析
基于上述分析,笔者构建了基于智能手机的睡眠周期识别系统,并选择青年男女以及中年男女共四名志愿者,进行系统的实验分析,了解系统的识别效果.为了使实验环境与日常生活环境更为接近,四名志愿者分别在自己起居的卧室进行实验,但是睡眠时间内要求只有志愿者一人.实验过程中,志愿者需要将智能手机放在枕边,并在入睡之前开启系统,睡醒之后关闭系统,这样能够保障实验数据的准确性.
实验的结果显示,本系统的睡眠周期识别正确率在60%左右.通过分析可知,造成睡眠周期识别误差的原因有两点：其一,GMM-HMM 算法只会金算第一周期的REM 睡眠,并没有正确判别第二、第三及第四睡眠周期存在的REM 状态；其二,人体在睡眠状态时,出现的打鼾或者翻身行为具有较强的随机性,将此作为依据进行睡眠周期识别容易出现误差.为了使系统的识别结果更为准确,笔者将志愿者的睡眠数据进行了更为细致的分析与处理,构建了更为全面的数据集模型,提高了识别系统的准确率.
2.2 系统的应用分析
首先,智能唤醒闹钟.基于上述系统设计的智能唤醒闹钟可以智能调整唤醒用户的时间,减少用户在快速眼动期的睡眠时间内被唤醒的概率.智能唤醒闹钟的核心模块为闹钟管理模块,主要有以下功能：其一,获取用户当晚的睡眠状态,该模块可以根据数据采集模块以及通信模块获取用户当晚睡眠相关数据,并进行统计与分析,将用户的睡眠状态序列转变为时间序列；其二,智能调整闹钟的唤醒时间,通过用户当晚睡眠状态的分析,智能唤醒闹钟可以预测出用户的REM 睡眠状态,并将闹钟的唤醒时间调整为REM 睡眠开始之前或者结束之后的时间段内,确保用户在REM 睡眠状态以外的时间被唤醒,提高用户的睡眠质量.
然后,睡眠统计报告.基于上述系统,笔者设计了睡眠统计报告这一APP,能够帮助用户加深对自身睡眠的了解.该APP 主要包括数据请求模块以及界面构造模块.数据请求模块主要用于网络状态的管理以及相关服务的请求；界面构造模块主要用于睡眠事件的分析与统计,并将统计的结果呈现给用户,如用户的睡眠时间、睡眠期间出现的打鼾或者身体运动行为、睡眠期间可以被智能测到的重呼吸以及用户的睡眠状态分布[2].
三、结论
综上所述,在人体生理状态的识别中,睡眠周期的识别是较为重要的内容.通过对睡眠周期识别技术的分析可知,智能手机的多传感器以及强大的计算能力与通信能力,使其成为感知并识别睡眠周期的最佳工具,睡眠周期识别技术可以进行多种APP 的设计,帮助用户了解自身的睡眠状态,提高用户的睡眠质量.本文的分析仍旧不够全面,仅供参考.
参 考 文 献
[1] 葛垚, 陆新晨, 梁凌峰, 金斯伊, 杨柳. 基于Android 智能手机客户端的睡眠监测系统设计[J]. 无线电工程,2017,47(02):7-10.
[2] 陈愿君. 基于智能手机的睡眠质量信息测量与评估技术[D]. 华南理工大学,2014.
该文总结:此文是关于经典智能手机专业范文可作为识别技术和智能手机和睡眠方面的大学硕士与本科毕业论文智能手机论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.
参考文献：
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