CN108523899A - 睡眠过程中离床状态的监测方法、存储介质及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种睡眠过程中离床状态的监测方法、存储介质及装置，所述方法包括：采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据以及下一时间段的所有运动数据；分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较；当第一变化量大于等于预设变化量阈值、第二变化量小于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于离床状态，并根据下一时间段记录下床时间。本申请根据连续个时间段的运动变化量与预设变化量阈值的比较确定离床状态，简化了确定离床状态的计算量，降低了对检测设备的要求，从而降低了检测设备的成本。
Description
技术领域
本申请涉及睡眠监测技术领域，特别涉及一种睡眠过程中离床状态的监测方法、存储介质及装置。
背景技术
随着生活节奏的加快和生活环境的变化，越来越多的人承受睡眠障碍的问题。据世界卫生组织对29个国家或地区的25916名病人调查得出，27％的人有睡眠问题，而我国睡眠障碍患者约占人群总数的30％以上。患有睡眠障碍不仅严重影响人的身体健康，还会造成工作效率和工作质量下降。。睡眠质量与身体健康存在着直接关系。睡眠质量的好坏直接影响到心脑血管疾病等其它疾病的，心脑血管疾病40%的发病率是在晚上。在新生儿发育的最初几个月期间，健康的睡眠是至关重要的。因此，已经提出了允许父母或其他护理者监测婴儿、幼儿和新生儿睡眠的装置。
离床检测、上下床检测在睡眠监测体系中占据非常重要的地位，能够准确识别出用户的上床时间、下床时间对整个睡眠过程监测具有重要的意义。在清晰知道用户在床上的时间的基础上，再进行睡眠过程、睡眠过程中的心率、呼吸率以及身体动作等信息可以有效的分析睡眠过程。现有技术中，通过均方差的方法来判断在床和离床状态，而均方差计算量过大，造成检测设备的成本增加。
发明内容
鉴于现有技术的不足，本申请旨在提供一种睡眠过程中离床状态的监测方法、存储介质及装置，通过减少离床状态检测的计算量来降低检测设备的成本。
本申请所采用的技术方案如下：
一种睡眠过程中离床状态的监测方法，其包括：
采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据以及下一时间段的所有运动数据；
分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较；
当第一变化量大于等于预设变化量阈值、第二变化量小于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于离床状态，并根据下一时间段记录下床时间。
所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其中，所述方法还包括：
当第一变化量小于预设变化量阈值、第二变化量大于等于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于在床状态，并根据下一时间段记录上床时间。
所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其中，所述采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据以及下一时间段的所有运动数据具体包括：
通过压力传感器实时感应人体的运动数据，并保存感应到的运动数据，其中，所述运动数据携带感应时间；
每间隔预设时间段读取所述当前时间段对应的所有运动数据，以及下一时间段的所有运动数据。
所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其中，所述通过压力传感器实时感应人体的运动数据，并保存感应到的人体运动数据具体包括：
通过预设佩戴的压力传感器实时感应人体运动信息并产生电信号，并记录所述电信号的感应时间；
根据所述电信号输出人体的运动数据，并将所述运动数据与所述感应时间相关联存储。
所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其中，所述分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较具体包括：
分别读取当前时间段以及下一时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值；
根据当前时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值计算所述当前时间段内的第一变化量；
根据下一时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值计算所述下一时间段内的第二变化量
分别将第一变化量和第二变化量与预设的预设变化量阈值进行比较。
所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其中，所述若所述运动数据变化量大于所述变化量阈值，则将所述预设时间段的睡眠状态记录为运动状态之后包括：
依次获取下一预设时间段内的睡眠状态，并获取睡眠状态处于上床状态的第一时间段；
根据所述当前时间段与第一时间段计算处于离床状态的运动时间。
所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其中，所述根据所述当前时间段与第一时间段计算处于离床状态的运动时间具体包括：
根据当前时间段包含的所有运动数据确定运动状态的开始时刻，并根据所述第一预设时间端包含的所有运动数据确定运动状态的结束时刻；
根据所述开始时刻以及所述结束时刻计算所述运动状态持续的运动时间。
所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其中，所述根据当前时间段包含的所有运动数据确定运动状态的开始时刻，并根据所述第一时间段包含的所有运动数据确定离床状态的结束时刻具体包括：
分别将当前时间段包含的所有运动数据以及第一时间段包含的所有数据与预设运动数据区间进行比较，其中，变化量阈值为预设运动数据区间的变化量；
按照时间顺序获取当前时间段第一个未属于所述预设运动数据区间的第一运动数据，以及第一时间段最后一个未属于所述预设数据区间第二运动数据，以确定离床状态的开始时刻以及结束时刻。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一所述的睡眠过程中离床状态的监测方法中的步骤。
一种睡眠过程中离床状态的监测装置，其包括：压力传感器、处理器、存储器及通信总线;所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述压力传感器实现运动数据的采集，并将采集的运动数据传输至处理器；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的睡眠过程中离床状态的监测方法中的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本申请提供了一种睡眠过程中离床状态的监测方法、存储介质及装置，所述方法包括：采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据以及下一时间段的所有运动数据；分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较；当第一变化量大于等于预设变化量阈值、第二变化量小于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于离床状态，并根据下一时间段记录下床时间。本申请根据连续个时间段的运动变化量与预设变化量阈值的比较确定离床状态，简化了确定离床状态的计算量，降低了对检测设备的要求，从而降低了检测设备的成本。同时，由于采用的是运动数据变化量作为判断依据，从而对应压力传感器的方向没有要求，进而可以避免压力传感器方向对监测结果的影响。
附图说明
图1为本申请提供的睡眠过程中离床状态的监测方法的一实施例的流程图。
图2为本申请提供的睡眠过程中离床状态的监测方法的一实施例中上床、下床和在床离床状态的运动数据变化图。
图3为本申请提供的睡眠过程中离床状态的监测装置的实施例的结构原理图。
具体实施方式
本申请提供一种睡眠过程中离床状态的监测方法、存储介质及装置，为使本申请的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本申请进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。 应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
下面结合附图，通过对实施例的描述，对申请内容作进一步说明。
本实施例提供的睡眠过程中离床状态的监测方法，如图1-3所示，所述方法包括：
S10、采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据。
具体地，所述预设时间为预先设定，用于控制读取采集到的运动数据的频率，其中，所述当前时间段指的是当前读取时间前的预设时间段，即最新的预设时间段为当前时间段。所述当前时间段的所有运动数据可以根据运动数据的采样频率相关，根据预设时间段的时长以及采样频率可以确定当前时间段包括的所有运动数据的数据量。例如，预设时间段Ts为1秒，采集的运动数据的分辨率Ns为16bit，采样频率Fs为250Hz，采集到的运动数据Ds大小范围为0-2^Ns（0-65535bit）。
同时在本实施例中，所述运动数据为人体在睡眠过程中产生的运动数据，所述运动数据可以通过人体佩戴的压力传感器进行感应并采集。相应的，所述采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取所述当前时间段内所有运动数据具体包括：
S11、通过压力传感器实时感应人体的运动数据，并保存感应到的运动数据，其中，所述运动数据携带感应时间；
S12、每间隔预设时间段读取所述当前时间段对应的所有运动数据。
具体地，所述压力传感器以睡眠监测床以及睡觉监测枕头等设置，并当人体在床上时，压力传感器检测到人体运动信息。此外，所述压力传感器在感应到人体运动后，后根据人体运动信息生成电信号，通过所述电信号来确定人体运动数据。相应的，所述通过压力传感器实时感应人体的运动数据，并保存感应到的人体运动数据具体包括：
S111、通过预设佩戴的压力传感器实时感应人体运动信息并产生电信号，并记录所述电信号的感应时间；
S112、根据所述电信号输出人体的运动数据，并将所述运动数据与所述感应时间相关联存储。
在本实施例中，所述压力传感器感应人体运动信息并产生电信号后，对所述电信号进行限波以抑制电信号的工频干扰，将限波后的电信号进行信号放大，并且滤除基线漂移和高频噪声信号；再将滤波后的电信号转换到数字信号，最后对所述数字信号进行处理以得到该电信号对应的运动数据，这样可以提高运动数据的准确，从而提高运动状态检测的准确性。同时，本申请在获取到运动数据后，无需对运动数据进行处理，这样简化了运算处理过程，提高了运动状态检测的效率。同时，减少了对硬件设备的要求，扩大了所述方法的适用性。
另外，为了便于记录人体运动的时间，在采集到电信号时可以通过获取感应时间，并且将所述感应时间与电信号进行关联，这样每个运动数据均配置有对应的感应时间，从而根据所述运动数据以及感应时间可以对人体运动进行定时定量的监测，提高了运动状态监测的全面性。在本实施例中，所述感应时间可以通过读取接收所述电信号的硬件设备的***当前时间获取，也可以是压力传感器在感应到人体运动信号时确定的。当然，还可以根据采样频率以及电信号所处的当前时间段来确定所述感应时间，其具体可以为：首先获取启动人体运动数据采集的起始时刻、预设时间以及读取当前时间的所有运动数据的读取次数，根据起始时刻、预设时间以及读取次数可以确定当前时间段所处的时间区间，在根据采样频率可以确定当前电信号对应的感应时间。也就是说，在每间隔预设时间获取当前时间段包含的所有运动数据时，还可以记录读取次数，以便于根据读取次数确定当前电信号对应的感应时间。
同时在本实施例中，在采集人体的运动数据之前可以预先开启睡眠检测装置，之后睡眠检测装置包含的压力传感器开启检测人体运动数据，例如，通过睡觉检测装置设置的控制按键（如，机械按键、感应感觉等）或者远程控制等方式开启睡眠检测装置。此外，所述睡眠检测装置也可以采用自动开始方式，即当压力传感器检测到压力时，自动开启睡觉检测装置并采集人体运动数据。当然，在实际应用中，在采集到人体运动数据之后，所述每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据之前还可以包括一个睡眠状态检测过程，所述睡觉状态检测过程用于检测人体是否进行睡眠状态。所述睡觉检测过程具体可以为：实时读取人体运动数据，并将所述运动数据与预设运动数据区间进行比较，当所述运动数据数处于预设运动数据区间并持续预先时间后，确定所述人体进行睡眠状态。在确定人体进入睡眠状态后每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据。此外，所述睡觉检测过程也可以采用其他方法，例如，根据人体脑电信号确定人体是否进行睡眠等方式，这里就不一一说明。
S20、分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较。
具体地，所述预设变化量阈值为预先设定，其可以是预设运动数据区间的差值。假设预设数据区间为[NSD-NSU]，其中，所述预设数据区间可以是通过大量实验统计分析得到的经验值，NSD为32268，NSU为33268，那么所述预设变化量阈值OFFTh可以为NSU-NSD。所述第一变化量为当前时间段内运动数据最大值与运动数据最小值的差值，第二变化量为下一时间段内运动数据最大值与运动数据最小值的差值。相应的，所述分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较具体包括：
S21、分别读取当前时间段以及下一时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值；
S22、根据当前时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值计算所述当前时间段内的第一变化量；
S23、根据下一时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值计算所述下一时间段内的第二变化量；
S24、分别将第一变化量和第二变化量与预设的预设变化量阈值进行比较。
具体地，对于读取到的当前时间段包含的所有运动数据后，在所有运动数据中提取运动数据最大值以及运动数据最小值，通过计算运动数据最大值与运动数据最小值的差值得到第一变化量BMStr1。在将所述第一变化量与预设变化量阈值OFFTh进行比较，其中，OFFTh=NSU-NSD。同样，根据下一时间段采集的所有运动数据的运动数据最大值和运动数据最小值的查收得到第二变化量BMStr2，并将第二变化量与预设变化量阈值OFFTh进行比较。
S30、当第一变化量大于等于预设变化量阈值、第二变化量小于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于离床状态，并根据下一时间段记录下床时间。
具体地，所述第一变化量大于所述预设变化量阈值说明当前时间段处于在床状态。第二变化量小于所述预设变化量阈值说明下一时间段处于离床状态，由于当人体离开床体后，所述压力传感器无法感性到人体数据，从而所述第二变化量趋于零，从而可以判断用户处于离床状态，并且所述下一时间为下床时间段。从而，可以根据所述下一时间段确定下床时间，并将所述所述下床时间存储，这样便于快速确定人体的下床时间。另外，当第一变化量小于预设变化量阈值、第二变化量大于等于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于在床状态，并根据下一时间段确定用户上床时间。例如，将所述下一时间段的起始时间记录为上床时间，或者将所述下一时间段的结束时间记录为上床时间等。
在本申请的一个实施例中，所述若所述运动数据变化量大于所述变化量阈值，则将所述当前时间段的睡眠状态记录为运动状态之后包括：
S40、依次获取下一预设时间段内的睡眠状态，并获取睡眠状态处于上床状态的第一时间段；
S50、根据所述当前时间段与第一时间段计算处于离床状态的运动时间。
具体地，将下一时间段记为离床状态的起始时刻，之后持续获取每个预设时间段的运动状态直到获取到处于正常睡眠状态的第一时间段，即第一时间段内的运动数据变化量BMStr>=OFFTh，将所述第一时间段记录离床状态的结束时间，也就是说，第一时间段为人体上床时间，这样根据下一时间段以及第一时间段可以确定所述离床状态的持续时间。当然，在获取到处于上床状态的第一时间段后，还持续读取每个预设时间段的运动数据，以检测下一次离床状态，依次类推直至人体运动数据采集结束。
示例性的，所述根据所述当前时间段与第一时间段计算处于运动状态的运动时间具体包括：
S51、根据当前时间段包含的所有运动数据确定运动状态的开始时刻，并根据所述第一预设时间端包含的所有运动数据确定运动状态的结束时刻；
S52、根据所述开始时刻以及所述结束时刻计算所述运动状态持续的运动时间。
进一步，所述根据当前时间段包含的所有运动数据确定运动状态的开始时刻，并根据所述第一时间段包含的所有运动数据确定离床状态的结束时刻具体包括：
分别将当前时间段包含的所有运动数据以及第一时间段包含的所有数据与预设运动数据区间进行比较，其中，变化量阈值为预设运动数据区间的变化量；
按照时间顺序获取当前时间段第一个未属于所述预设运动数据区间的第一运动数据，以及第一时间段最后一个未属于所述预设数据区间第二运动数据，以确定离床状态的开始时刻以及结束时刻。
此外为了详细说明所述离床状态的运动时间的确定过程，下面结合图2做进一步说明。如图2所示，在从0到T1时间段内，变化量小于预设变化量阈值，人体处于离床状态；在T2时刻，由于BMStr(T2)>=OFFTh，并且T1为离床状态，所以T2时刻为上床时刻；在T2到T3时间段之间，BMStr都是大于OFFTh，人体处于在床状态，在T4时刻，由于BMStr(T4)<OFFTh，T4时刻人体处于离床状态，T4时间点被判断为下床时刻，从而可以得到T2时刻到T4时刻为在床时间。
基于上述睡眠过程中离床状态的监测方法，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述实施例所述的睡眠过程中离床状态的监测方法中的步骤
本申请还提供了一种睡眠过程中离床状态的监测装置，如图3所示，其包括至少一个处理器（processor）20；压力传感器21；以及存储器（memory）22，还可以包括通信接口（Communications Interface）23和总线24。其中，处理器20、压力传感器21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。压力传感器21设置为感知人体运行信息并产生电信号。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例中的方法。
此外，上述的存储器22中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器22作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令或模块。处理器30通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令或模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的方法。
存储器22可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。例如，U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
此外，上述存储介质以及移动终端中的多条指令处理器加载并执行的具体过程在上述方法中已经详细说明，在这里就不再一一陈述。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，其包括：
采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据以及下一时间段的所有运动数据；
分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较；
当第一变化量大于等于预设变化量阈值、第二变化量小于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于离床状态，并根据下一时间段记录下床时间。
2.根据权利要求1所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
当第一变化量小于预设变化量阈值、第二变化量大于等于预设变化量阈值时，判定所述当前时间段的睡眠状态处于在床状态，并根据下一时间段记录上床时间。
3.根据权利要求1所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，所述采集人体的运动数据，并每间隔预设时间段获取当前时间段内所有运动数据以及下一时间段的所有运动数据具体包括：
通过压力传感器实时感应人体的运动数据，并保存感应到的运动数据，其中，所述运动数据携带感应时间；
每间隔预设时间段读取所述当前时间段对应的所有运动数据，以及下一时间段的所有运动数据。
4.根据权利要求3所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，所述通过压力传感器实时感应人体的运动数据，并保存感应到的人体运动数据具体包括：
通过预设佩戴的压力传感器实时感应人体运动信息并产生电信号，并记录所述电信号的感应时间；
根据所述电信号输出人体的运动数据，并将所述运动数据与所述感应时间相关联存储。
5.根据权利要求1所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，所述分别计算当前时间段的第一变化量和下一时间段的第二变化量，并分别将第一变化量和第二变化量与预设变化量阈值进行比较具体包括：
分别读取当前时间段以及下一时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值；
根据当前时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值计算所述当前时间段内的第一变化量；
根据下一时间段的运动数据最大值以及运动数据最小值计算所述下一时间段内的第二变化量；
分别将第一变化量和第二变化量与预设的预设变化量阈值进行比较。
6.根据权利要求1-5任一所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，所述若所述运动数据变化量大于所述变化量阈值，则将所述预设时间段的睡眠状态记录为运动状态之后包括：
依次获取下一预设时间段内的睡眠状态，并获取睡眠状态处于上床状态的第一时间段；
根据所述当前时间段与第一时间段计算处于离床状态的运动时间。
7.根据权利要求6所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，所述根据所述当前时间段与第一时间段计算处于离床状态的运动时间具体包括：
根据当前时间段包含的所有运动数据确定运动状态的开始时刻，并根据所述第一预设时间端包含的所有运动数据确定运动状态的结束时刻；
根据所述开始时刻以及所述结束时刻计算所述运动状态持续的运动时间。
8.根据权利要求7所述睡眠过程中离床状态的监测方法，其特征在于，所述根据当前时间段包含的所有运动数据确定运动状态的开始时刻，并根据所述第一时间段包含的所有运动数据确定离床状态的结束时刻具体包括：
分别将当前时间段包含的所有运动数据以及第一时间段包含的所有数据与预设运动数据区间进行比较，其中，变化量阈值为预设运动数据区间的变化量；
按照时间顺序获取当前时间段第一个未属于所述预设运动数据区间的第一运动数据，以及第一时间段最后一个未属于所述预设数据区间第二运动数据，以确定离床状态的开始时刻以及结束时刻。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1～8任意一项所述的睡眠过程中离床状态的监测方法中的步骤。
10.一种睡眠过程中离床状态的监测装置，其特征在于，包括：压力传感器、处理器、存储器及通信总线;所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述压力传感器实现运动数据的采集，并将采集的运动数据传输至处理器；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-8任意一项所述的睡眠过程中离床状态的监测方法中的步骤。
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