使用心率的频谱分析和运动来检测快速眼动睡眠时段的机器学习模型

摘要

提供了用于基于脉搏率的频谱分析和运动数据而概率性地估计个体的睡眠阶段的系统和方法。实施例包含从个体穿戴的传感器接收信号，所述信号包含光电容积脉搏(PPG)信号和加速度计信号。实施例可以将PPG信号划分成段并确定与每个段相关联的跳动间隔。实施例可以对该组跳动间隔重采样以生成间隔信号。实施例可以基于间隔信号和加速度计信号而生成信号特征，该信号特征包含该间隔信号的频谱图。实施例可以通过将信号特征与包含在学习库中的睡眠阶段分类器进行比较来确定个体的睡眠阶段，其中睡眠阶段分类器包括一个或多个函数，该一个或多个函数定义了基于信号特征、个体处于睡眠阶段的似然。