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摘要：本发明涉及医疗领域，具体涉及一种基于心率变异性的叫醒系统，包括数据采集系统、数据处理与程序总控系统与睡眠叫醒系统；数据采集系统，用于采集用户的心电信号，并将心电信号传输至数据处理与程序总控系统；数据处理与程序总控系统，用于将采集到的心电信号进行预处理，并将预处理后的心电信号数据转换为心率变异性数据，提取心率变异性特征，构建出睡眠分期模型实时分析用户的睡眠阶段，在满足预设条件时向睡眠叫醒系统发送叫醒指令；睡眠叫醒系统，用于用户的叫醒；当睡眠叫醒系统接收到数据处理与程序总控系统发出的叫醒指令后，进行叫醒。本发明可保证用户在恰当的睡眠阶段醒来，以最佳的状态快速进入工作。

主权项：1.一种基于心率变异性的叫醒系统，其特征在于，包括数据采集系统、数据处理与程序总控系统与睡眠叫醒系统；所述数据采集系统，用于采集用户的心电信号，并将心电信号传输至数据处理与程序总控系统；所述数据处理与程序总控系统，用于将采集到的心电信号进行预处理，并将预处理后的心电信号数据转换为心率变异性数据，提取心率变异性特征，构建出睡眠分期模型实时分析用户的睡眠阶段，在满足预设条件时向睡眠叫醒系统发送叫醒指令；其中，所述将采集到的心电信号进行预处理，并将预处理后的心电信号数据转换为心率变异性数据，提取心率变异性特征，构建出睡眠分期模型实时分析用户的睡眠阶段，具体步骤如下：1信号预处理：用无限脉冲响应的IIR的巴特沃兹滤波器对原始心电信号进行截止频率为0.5-100Hz的滤波处理，滤除基线漂移，并抑制其高频噪声；2心率变异性数据转换：利用小波变换对心电信号进行8尺度的分解，然后选取第4尺度的小波系数重建ECG信号，并检测重构信号中的正负极值对，完成R波峰值定位，同时利用斜率法增加R峰识别的准确性，进而提取出所有连续两个R-R峰之间时间间隔，生成RR间期序列；3划分样本点：以每5min的时间跨度划分RR间期序列，分割后的每一小段序列即为一个样本点；4心率变异性特征提取：以5min的ECG数据长度进行HRV短程分析，从HRV的时域、频域中提取特征数据；5构建睡眠分期模型：采用BP神经网络模型，先根据AASM睡眠分期标准预先设定分期类别的目标值，再将上述提取到的HRV特征数据作为输入，对BP神经网络模型进行训练，直至模型收敛；其中，BP神经网络模型的训练数据为：由数据采集系统采集并由数据处理与程序总控系统统计的预设时长的用户睡眠数据；6实时睡眠分期：将用户睡眠过程得到的实时HRV特征数据输入训练好的模型中，实时分析用户的睡眠阶段；所述睡眠叫醒系统，用于用户的叫醒；当睡眠叫醒系统接收到数据处理与程序总控系统发出的叫醒指令后，进行叫醒。

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百度查询： 福建工程学院 一种基于心率变异性的叫醒系统