[00291028]基于通用Wi-Fi的睡眠监测系统
交易价格：
面议
所属行业：
通信
类型：
非专利
技术成熟度：
正在研发
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
西北工业大学
进入空间
所在地：陕西西安市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
首次提出使用Wi-Fi信道状态信息进行睡眠质量评估，在日常居家环境下进行实验，睡眠分期的准确率优于智能手环等便携式睡眠监测设备。从Wi-Fi信道状态信息到睡眠分期，本系统解决了两大问题：一是如何从信道状态信息中提取体动和呼吸模式，二是如何构建普适性与个性化相结合的睡眠阶段识别模型，刻画不同睡眠阶段与体动、呼吸模式之间的关联关系。针对问题一，信道状态信息本身有许多噪音，对呼吸模式的提取有很大的影响，本系统设计了基于主成分分析的去噪方法，能够较为准确地获取呼吸信号。针对问题二，体动、呼吸模式的个体差异性很大，本系统通过相关机器学习算法，睡眠阶段识别模型的准确率可达76%。
首次提出使用Wi-Fi信道状态信息进行睡眠质量评估，在日常居家环境下进行实验，睡眠分期的准确率优于智能手环等便携式睡眠监测设备。从Wi-Fi信道状态信息到睡眠分期，本系统解决了两大问题：一是如何从信道状态信息中提取体动和呼吸模式，二是如何构建普适性与个性化相结合的睡眠阶段识别模型，刻画不同睡眠阶段与体动、呼吸模式之间的关联关系。针对问题一，信道状态信息本身有许多噪音，对呼吸模式的提取有很大的影响，本系统设计了基于主成分分析的去噪方法，能够较为准确地获取呼吸信号。针对问题二，体动、呼吸模式的个体差异性很大，本系统通过相关机器学习算法，睡眠阶段识别模型的准确率可达76%。
