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龙图腾网获悉天津健君科技有限公司申请的专利一种非接触式睡眠分期方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120345870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510838840.3，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种非接触式睡眠分期方法及设备是由王宁;刘瑞;李洪晴;高文通;安敬仪设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触式睡眠分期方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非接触式睡眠分期方法及设备，包括：雷达设备放置于指定位置并上电；对雷达设备的回波信号处理得到生命体征数据；将生命体征数据送到云服务器进行存储；将生命体征数据导出并处理成时序特征和频域特征；构建睡眠分期预测模型，时序特征和频域特征输入睡眠分期预测模型，进行特征学习并输出睡眠分期预测值，睡眠分期预测模型通过双分支结构同时建模时序与频域特征，利用BiLSTM捕捉时间序列依赖关系，注意力机制增强模型对序列中时序信息和频域信息的关注；本发明的优点在于：实现了时频信息的互补融合，显著提升了对多阶段睡眠信号的识别能力与模型泛化性能，较为准确的生成睡眠分期结果。

本发明授权一种非接触式睡眠分期方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种非接触式睡眠分期方法，其特征在于，包括： S1、雷达设备放置于指定位置并上电； S2、对雷达设备的回波信号处理得到生命体征数据；生命体征数据包括心率、呼吸率、呼吸能量、反射强度以及这条数据对应的时间；从雷达设备的回波信号中获取包含心跳和呼吸的相位信号以及反射强度；从相位信号中分离出呼吸和心跳信号，并计算呼吸能量；对于呼吸和心跳信号，使用快速傅里叶变换将信号从时域转换到频域后采用高斯牛顿算法和形心算法找到呼吸频率和心跳频率，进而计算得到呼吸率和心率；呼吸信号和心跳信号的处理过程相同，均是对信号进行快速傅里叶变换后采用周期图法估计信号的功率谱密度，采用高斯牛顿算法对功率谱密度进行拟合，得到拟合曲线后，在拟合曲线上找到幅值最大和次大的两个峰值点作为候选峰值点，对每个候选峰值点邻域计算形心；计算每个候选峰值点与其形心位置的距离，选择和形心位置距离小的候选峰值点作为最终峰值点；呼吸信号的功率谱密度和心跳信号的功率谱密度找到的最终峰值点对应的峰值频率乘以60得到呼吸率和心率； S3、将生命体征数据送到云服务器进行存储； S4、将生命体征数据导出并处理成时序特征和频域特征； S5、构建睡眠分期预测模型，时序特征和频域特征输入睡眠分期预测模型，睡眠分期预测模型将时序特征和频域特征采用相同的分支结构处理，得到的结果进行拼接，然后再将拼接结果输入到前馈层处理，输出最终的睡眠分期预测结果；其中，分支结构的处理过程为：特征输入BiLSTM模型以及第一全连接层，两者的输出结果残差连接之后进行层归一化操作以及正则化操作得到第一层残差结果，其中，正则化操作随机丢弃预设比例的神经元；第一层残差结果输入到注意力机制并进行维度扩展，经维度扩展的结果与第一层残差结果做残差连接，进行矩阵相加，并做层归一化以及正则化处理，得到第二层残差结果，第二层残差结果进行降维处理作为分支结构的处理结果。

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