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基于心肺耦合的睡眠分期算法实现1、总体要求基于每分钟的心率、呼吸及体动数据的睡眠分期算法实现，需要分析上床、清醒、入睡、浅睡、REM、深睡、离床的划分。参考睡眠算法的三部分：1）基于体动检测分析入睡开始、入睡潜伏期、总睡眠时间、唤醒数量及持续时间、睡眠效率。2）CPC心肺耦合。在睡眠的时候，心率和呼吸存在一种耦合关系。当人在熟睡的时候，这种耦合性会增强。而在清醒、浅睡、或者一些疾病状态下，这种耦合性也会呈现出不同的特点。基于此发现，哈佛医学院的睡眠专家团队在2005年创新性地提出了Cardiopulmonary Coupling，也就是心肺耦合的概念，简称CPC，并且发展出成熟的技术，可以准确地给出睡眠的分期。3）呼吸变异性。CPC心肺耦合算法在心率变异性的基础上，引入呼吸变异性，通过分析这两种信号的相关度与互谱功率生成睡眠期间心肺耦合动力学频谱，从而给出更加准确的睡眠临床分期结果（深睡、浅睡、REM，清醒状态）。结合三种方法，对睡眠状态进行分析计算，给出睡眠分期结果，同时根据睡眠时长、入睡时长、深睡时长、深睡百分比、REM时长、REM百分比、夜醒次数、夜醒时长、睡眠结构、深睡连续性等进行睡眠评分计算。2、技术要求可以基于云平台的JAVA、python实现或基于嵌入式端C/C++实现
