基于智能止鼾枕的鼾声检测方法技术

本发明专利技术提供了基于智能止鼾枕的鼾声检测方法。基于智能止鼾枕的鼾声检测方法，包括如下步骤：S1：通过压电薄膜采集鼾声信号；S2：通过信号放大电路对采集的鼾声信号进行放大处理；S3：通过信号过滤电路对放大处理后的鼾声信号进行过滤处理；S4通过预设程序对过滤后的鼾声信号进行数据处理，并对鼾声特征进行识别；S5：统计记录用户的鼾声数据。本发明专利技术采用压电薄膜作为鼾声信号采集端，拥有良好的信号相应特性，非常适合应用于止鼾枕检测微弱的动态鼾声信号；同时压电薄膜传感器材料本身质地柔软、可塑性高，可以与柔软的枕头材料高度贴合，用户不会有异物感。用户不会有异物感。用户不会有异物感。

【技术实现步骤摘要】
基于智能止鼾枕的鼾声检测方法
[0001]本申请是名为《基于智能止鼾枕的鼾声检测方法和装置》的专利申请的分案申请，原申请的申请日为2020年09月18日，申请号为202010988543.4。


[0002]本专利技术涉及止鼾
，特别是涉及一种基于智能止鼾枕的鼾声检测方法。

技术介绍

[0003]打鼾(睡眠呼吸暂停综合征)是一种普遍存在的睡眠现象。多数人不以为然，其实，打鼾是影响睡眠质量的头号大敌。权威研究数据表明，长期打鼾会导致夜间的呼吸不顺畅，78％可以诱发缺氧性脑萎缩，甚至猝死，全球每天有4000人死于因打鼾造成的各种疾病。因此，及时检测打鼾状况并医疗干预是保障易打鼾人群身体健康的有效方式。
[0004]目前存在的打鼾检测，如中国专利号(CN 209678809U)名为“一种止鼾枕头”，该止鼾枕头包括枕头本体和气囊装置，通过采集用户在夜间睡眠期间的鼾声，判断用户是否发生打鼾，然后启用后端设备缓解用户的鼾声。该装置检测鼾声信号的手段为普遍手段，即采用咪头(声音传感器)作为鼾声信号的采集端，但其缺点是，容易将用户说梦话误认为打鼾信号，导致止鼾系统误触发，并且咪头质地坚硬，植入枕头产品中时，会有明显的异物感，造成不适。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种的精准判断鼾声的基于智能止鼾枕的鼾声检测方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种基于智能止鼾枕的鼾声检测方法，应用于一种鼾声检测装置，包括枕芯，所述枕芯内设有压电薄膜采集器，还包括依次电联接的信号放大电路、信号过滤电路和MCU，所述MCU设有A/D采集电路，所述A/D采集电路电联接信号过滤电路和MCU，所述压电薄膜采集器设于枕芯头枕部，所述信号过滤电路设有高通滤波器；
[0008]所述鼾声检测方法包括如下步骤：
[0009]S1：通过压电薄膜采集鼾声信号；采集鼾声信号内还包括心跳、呼吸、体动信号；
[0010]S2：通过信号放大电路对采集的鼾声信号进行放大处理；
[0011]S3：通过信号过滤电路对放大处理后的鼾声信号进行过滤处理；信号过滤电路采用高通滤波器，用以过滤心跳、呼吸、体动信号的低频率的信号，得到高频率的鼾声信号；
[0012]S4：通过预设程序对过滤后的鼾声信号进行数据处理，并对鼾声特征进行识别；鼾声特征包括鼾声的音量大小、频率、时长，以判断打鼾程度；预设程序采用A/D采集过滤后的鼾声模拟信号，并由MCU将A/D采集后的信号转变为数字信号；
[0013]S5：统计记录用户的鼾声数据。
[0014]优选地，包括，所述压电薄膜采集器用于在身体打鼾状态还未明显的情况下启动
止鼾功能进行干预。
[0015]优选地，所述压电薄膜采集器横跨整个枕芯，以确保用户在枕头的不同部位睡眠时均能检测到鼾声信号。
[0016]优选地，所述MCU、信号放大电路、信号过滤电路外置集成在PCB板上；所述PCB板设置在枕头的外部。
[0017]优选地，所述PCB板设有数据接口和电源接口；数据接口采用USB或Type
‑
C接口，同时设置有无线蓝牙或WIFI模块，与手机APP进行数据互通。
[0018]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0019]本专利技术基于智能止鼾枕的鼾声检测方法，通过设置压电薄膜采集器进行鼾声信号采集，在通过信号放大电路和信号过滤电路实现信号处理后由MCU进行数据判定，可精准的判定是否在打鼾，规避误操作；同时检测精度高，可以在身体打鼾状态还未明显的情况下启动止鼾功能进行干预，避免了因为鼾声干扰影响同床者睡眠质量；同时压电薄膜传感器材料本身质地柔软、可塑性高，可以与柔软的枕头材料高度贴合，用户不会有异物感。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1为本专利技术基于智能止鼾枕的鼾声检测方法的流程示意图；
[0022]图2为打鼾的原理示意图；
[0023]图3为鼾声的信号波形图；
[0024]图4为本专利技术基于智能止鼾枕的鼾声检测装置的结构示意图；
[0025]图5为本专利技术实施例2中鼾声检测装置应用于止鼾枕的简单结构示意图；
[0026]图6为本专利技术鼾声检测信号的流程示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0029]本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤、过程、方法等没有限定于已列出的步骤，而是可选地还包括没有列出的步骤，或可选地还包括对于这些过程、方
法、产品或设备固有的其它步骤元。
[0030]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0031]实施例1
[0032]如图1所示，基于智能止鼾枕的鼾声检测方法，包括如下步骤：
[0033]S1：通过压电薄膜采集鼾声信号；
[0034]S2：通过信号放大电路对采集的鼾声信号进行放大处理；
[0035]S3：通过信号过滤电路对放大处理后的鼾声信号进行过滤处理；
[0036]S4：通过预设程序对过滤后的鼾声信号进行数据处理，并对鼾声特征进行识别；
[0037]S5：统计记录用户的鼾声数据。
[0038]步骤S4中，预设程序采用A/D采集过滤后的鼾声模拟信号，并由MCU将A/D采集后的信号转变为数字信号。
[0039]步骤S4中，鼾声特征包括鼾声的音量大小、频率、时长，以判断打鼾程度。
[0040]步骤S1中采集鼾声信号内还包括心跳、呼吸、体动信号。
[0041]步骤S3中信号过滤电路采用高通滤波器，用以过滤心跳、呼吸、体动信号的低频率的信号，得到高频率的鼾声信号。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于智能止鼾枕的鼾声检测方法，其特征在于，应用于一种鼾声检测装置，所述装置包括枕芯，所述枕芯内设有压电薄膜采集器，还包括依次电联接的信号放大电路、信号过滤电路和MCU，所述MCU设有A/D采集电路，所述A/D采集电路电联接信号过滤电路和MCU，所述压电薄膜采集器设于枕芯头枕部，所述信号过滤电路设有高通滤波器；所述鼾声检测方法包括如下步骤：S1：通过压电薄膜采集鼾声信号；采集鼾声信号内还包括心跳、呼吸、体动信号；S2：通过信号放大电路对采集的鼾声信号进行放大处理；S3：通过信号过滤电路对放大处理后的鼾声信号进行过滤处理；信号过滤电路采用高通滤波器，用以过滤心跳、呼吸、体动信号的低频率的信号，得到高频率的鼾声信号；S4：通过预设程序对过滤后的鼾声信号进行数据处理，并对鼾声特征进行识别；鼾声特征包括鼾声的音量大小、频率、时长，以判断打鼾程度；预设程序采用A/D采集过滤后的鼾...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜海云，
申请(专利权)人：广东尚驰智能家居科技有限公司，
类型：发明
国别省市：