智能手表睡眠监测原理

目前，智能手环/手表的睡眠监测原理主要有有三种：体动记录仪法、心率监测法和心肺耦合（CPC）分析法。

1.体动记录仪法

这种方法原理比较简单，利用手环/手表中内置的重力传感器来监测你在一定的时间内（一般是20分钟或者更长）有没有比较大的动作。

如果没有大幅度的动作或者比较少，那么手环就判断你处于睡眠状态，如果几乎不动，那么就判断你处于深度睡眠状态。

智能手环或者手表传感器就可以依据这样来判断使用者的睡眠状况。

但是，这种记录方法其实是不太准确的，从原理上来讲在日常生活中很难去判定佩戴者是入睡了还是真的静卧不动，一般价格比较低的智能手环或者手表会使用这种方法来测算。

2.心率监测法

运用这种监测法的智能手环/手表，它们会置有PPG传感器，通过光电法来监测我们的一个心率状态。

运用PPG光电容积脉搏波描记法（简单来说就是利用光和我们血液透光率的反射变化，通过算法反应出我们的心率数值，一般测心率用绿光，测血氧用红光）。

而我们睡觉时候，心率一般情况下会下降；而当用户睡得很深的时候，心率会下得更低。

手环可以通过监测我们的一个心率变异性（HRV)，从而来判断我们的睡眠时间和睡眠的深浅。

这种监测方法是比较精准的，但是对智能手表技术算法上要求也相对比较高。

3.心肺耦合（CPC）分析法

CPC分析法这是目前监测睡眠最精准的方法，哈佛医学院的睡眠专家通过对睡眠机制的研究发现：在睡眠的时候，心电和呼吸存在一种奇妙的耦合关系。

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。

因此，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算法，可以准确地给出睡眠的分期。医学上的“多导睡眠监测”就是采用监测脑电波的原理。

但是运用这种监测方法的智能手表成本很高，四位数是基本的事。

所以如果不是对睡眠监测准确度要求达到医学级别，我们可以选择性价比较高的采用PCG分析的智能手表，这已经能够满足我们的基本需求了。