首次提出使用Wi-Fi信道狀態信息進行睡眠質量評估,在日常居家環 境下進行實驗,睡眠分期的準確率優于智能手環等便攜式睡眠監測設備。 從Wi-Fi信道狀態信息到睡眠分期,本系統解決了兩大問題:一是如何從 信道狀態信息中提取體動和呼吸模式,二是如何構建普適性與個性化相結 合的睡眠階段識別模型,刻畫不同睡眠階段與體動、呼吸模式之間的關聯 關系。針對問題一,信道狀態信息本身有許多噪音,對呼吸模式的提取有 很大的影響,本系統設計了基于主成分分析的去噪方法,能