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摘 要：“交互式睡眠辅助器”是一個主要面向长期睡眠质量较差人群的设备，它的主要目的是帮助长期睡眠质量较差的人群快速进入睡眠状态，缓解失眠，通过这个设备来提高生活质量，让生活有更多的幸福感。主要通过脑电波传感器实时采集脑电波数据，数据经过特殊算法处理后对音乐播放器进行动态控制调节，解决现有音乐播放器因睡眠的不确定性所对睡眠产生的干扰问题。本论文将会重点介绍“交互式睡眠辅助器”的重要性以及如何实现。
关键词：深度睡眠;物联网;传感器;数据分析;音乐播放器
一、睡眠不足的危害
21世纪，人们生活节奏加快，在青年学习就业压力大，中年生活艰苦，养家糊口日益艰巨的情况下，导致我国睡眠障碍患病率逐年增加。据中国睡眠研究会的数据显示，中国成年人失眠发生率高达38.2%，超过3亿人口有睡眠障碍。而长期失眠则容易导致以下问题发生：
1、引发抑郁和焦虑，长期失眠，会使神经内分泌系统的应激调控系统被激活，并逐渐衰竭而发生调节紊乱，容易引发焦虑症、抑郁症、躁狂症等各种精神疾病。
2、易患心脏病。研究表明，失眠可能通过交感神经功能亢进、内分泌和代谢紊乱以及炎症状态的形成而影响心脏健康，增加患冠心病、心肌梗死、心律失常乃至死亡的风险。
3、诱发糖尿病。美国芝加哥大学对11位美国年轻人做了一项研究显示，将他们每夜的睡眠时间减少为4至6小时，发现他们血糖水平降低到接近糖尿病患者的水平。
4、导致肥胖。美国疾病控制和预防中心（CDC）的研究发现，失眠状态严重的州，往往肥胖率也很高。
5、死亡率更高。美国布莱根女子医院的研究发现，失眠的男性因心血管疾病而死亡的风险较高，因与心血管疾病相关的死亡风险增加了32%—55%。
二、缓解失眠的方法
如何提高睡眠质量、快速进入睡眠状态是解决失眠所带来问题的关键，中华人民共和国国家卫生健康委员会指出听音乐可以促进睡眠。有台湾研究者发现，睡前听轻音乐的与什么都不做的相比睡眠状况改善程度达到35%，夜间睡得更久也更香了，白天的机能障碍也有所减少。听音乐能产生有助于安稳睡眠的生理变化，比如心跳和呼吸放缓。听音乐也是缓解失眠最简单，对人体产生副作用最小的方式。故而我们可以通过睡前听音乐的方式来提高睡眠质量、快速进入睡眠状态。
中医专家李少华指出：音乐治疗失眠选择合适的音乐也很重要。[1]音乐可以促进人的感知能力及其潜力的发展，使注意力更加集中。实验证明音乐能对人的生理和心理产生较大的影响，适合的音乐可以刺激和增加大脑的多种神经递质。然而人在进入睡眠的过程中是希望不被打扰的，如何在这个过程中选择合适的音乐，将播放器的不确定性降到最低是值得进一步探讨的。
三、实现睡眠状态与音乐播放的智能交互
（一）脑电波传感器
1、脑电波的产生
大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后，大脑会产生生理电的变化，可以使用这种变化记录大脑活动，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映[2]，这样的变化有电器性的摆动存在，而将这样的摆动具象化就会呈现出频谱图一样，我们把生理电的变化称之为脑电波。
2、不同睡眠状态下的脑电波
现代科学研究发现，四类脑电波对应大脑呈现的四种不同状态。
δ波：深度睡眠脑波状态（范围0.5-3HZ）;
θ波：深度放松、无压力的潜意识状态（范围4-8HZ）;
α波：学习与思考的最佳脑波状态（范围8-13HZ）;
β波：紧张、压力、脑疲劳时的脑波状态（范围14HZ以上）。
在睡眠时主要分为以下几个阶段：
（1）觉醒期是清醒时的状态。
思睡期是开始睡眠，这个阶段属于昏昏欲睡的状态。这时脑波开始变化，频率渐缓，振幅渐小。
浅睡期开始正式睡眠，属于浅睡阶段。这时脑波渐呈不规律进行，频率与振幅忽大忽小，其中偶尔会出现“睡眠锭”的高频、大波幅脑波，也会出现“K结”的低频、很大波幅脑波。
深睡期就是沉睡阶段，这时不易被叫醒。此时脑波变化很大，频率只有每秒1～2周，但振幅增加较大，呈现变化缓慢的曲线。
快速动眼期时脑波迅速改变，出现与清醒状态时的脑波相似的高频率、低波幅脑波，但其中会有特点鲜明的锯齿状波。睡眠者通常会有翻身的动作，并很容易惊醒。因为，此时除了脑波的改变之外，睡眠者的眼球会呈现快速跳动现象。
3、如何自动采集脑电波
主要利用单片机--脑电波传感器实现对脑电信号的采集和处理。使用者将传感器佩戴在头上，前置放大电路获取到电信号，并将电信号放大后经过高、低通滤波器进行大范围过滤，用工频限波电路进行进一步的电信号过滤处理，使采集的信号具有精确性，最后通过主放大电路将脑电信号再次放大得到采集到的脑电波数据[3]。
（一）数据传输
在采集脑电波的传感器上连接蓝牙模块，蓝牙由收、发模块组成，将采集到的模拟信号转换成数字信号，通过蓝牙与软件进行连接，将数据传输到后台数据处理模块对数据进行分析处理。
（二）AZURE流分析
Azure 流分析是一个实时分析和复杂事件处理引擎，旨在同时分析和处理来自多个源的大量快速流式处理数据。可以在从许多输入源（包括设备、传感器、点击流、社交媒体源和应用程序）提取的信息中识别模式和关系。这些模式可用于触发操作和启动工作流，例如创建警报、向报告工具馈送信息或存储转换后的数据供以后使用。此外，流分析可在 Azure IoT Edge 运行时使用，从而能够处理 IoT 设备上的数据。
利用Azure 流分析引擎完成传感器与软件间的实时控制，生成的数据需要用Azure流分析实时地转换成可操作见解和预测的形态。对所获取的脑电波数据进行快速的流式数据处理，实时的监控分析，当监测到使用者脑电波频率发生的变化在特定范围之外后，启动对应的数据控制接口，从而达到控制软件播放状态的效果。达到高效率分析传感器所收集的数据的工作目标。 （三）机器学习
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究，是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
由于不同的使用者对音乐的喜好不同，例如有的人听轻音乐能快速进入睡眠，有的人要听比较有节奏感的音乐进入睡眠，而有的人需要听摇滚音乐才能降低紧张情绪，且不同的睡眠阶段所适合的音乐对应的人不同音乐也不同，利用机器学习原理，在开始使用时均播放轻音乐，通过对用户脑电波信息的不断监测、记录用户听什么类型的音乐进入睡眠的时间最短，醒的次数最少，取两者相交的音乐类型，再与深度睡眠的时长最合适的音乐类型取交集，由此计算出最能帮助每个使用者缓解失眠的音乐曲库。当使用者的音乐习惯发生变化时也能根据该算法自动更新。
（四）技术实现流程
使用者戴上采集数据模块，传感器会精确快速的采集脑电波信息，根据脑电波频段的不同，分析用户处于哪一个睡眠程度，识别出使用者当前听的音乐是否适合大脑所处的脑电波频段。当识别到处于清醒状态或紧张状态时的脑电波频率时则播放适合进入睡眠，缓解紧张情绪的音乐类型和声音大小。依次类推，最后当识别到用户处于深度睡眠后，将会智能停止音乐播放，若用户进入深度睡眠后被外界干扰至醒，产品又会迅速打开，保护用户的睡眠。
四、总结
交互式音乐睡眠辅助器通过脑电波传感器与数据分析处理的结合，解决音乐播放器的不确定性对睡眠所产生干扰问题。实现音乐播放的声音大小随着用户睡眠程度的变化而自动变化、随着不同睡眠状态的改变智能的选择合适的音乐、音乐播放器智能识别用户进入深度睡眠之后自动关闭，达到提高睡眠质量、缓解失眠的目的。
参考文献
[1] 侯玥，周莉.談古典音乐对失眠症状的缓解作用[J].中国地质大学（武汉），2013，R163;J60-05.
[2] 多导联EEG信号分类识别研究.中国知网.
[3] 彭娟.脑电波及其采集方法[J].成都理工大学（成都），2014，TM935.2.
作者简介：蒲明敏（1999—），女，重庆人，本科，汉族，重庆第二师范学院数学与信息工程学院2017级物联网工程（中兴通讯合作班）专业，研究方向：物联网工程。
通讯作者简介：陈尧（1994-），女，汉族，重庆石柱人，重庆第二师范学院数学与信息工程学院，研究方向：教育数据挖掘。
项目来源：重庆第二师范学院2019年“启智”众创空间大学生创业孵化项目 项目名称：睡眠音乐播放器（项目编号：ZC2019019）
关键词：深度睡眠;物联网;传感器;数据分析;音乐播放器
一、睡眠不足的危害
21世纪，人们生活节奏加快，在青年学习就业压力大，中年生活艰苦，养家糊口日益艰巨的情况下，导致我国睡眠障碍患病率逐年增加。据中国睡眠研究会的数据显示，中国成年人失眠发生率高达38.2%，超过3亿人口有睡眠障碍。而长期失眠则容易导致以下问题发生：
1、引发抑郁和焦虑，长期失眠，会使神经内分泌系统的应激调控系统被激活，并逐渐衰竭而发生调节紊乱，容易引发焦虑症、抑郁症、躁狂症等各种精神疾病。
2、易患心脏病。研究表明，失眠可能通过交感神经功能亢进、内分泌和代谢紊乱以及炎症状态的形成而影响心脏健康，增加患冠心病、心肌梗死、心律失常乃至死亡的风险。
3、诱发糖尿病。美国芝加哥大学对11位美国年轻人做了一项研究显示，将他们每夜的睡眠时间减少为4至6小时，发现他们血糖水平降低到接近糖尿病患者的水平。
4、导致肥胖。美国疾病控制和预防中心（CDC）的研究发现，失眠状态严重的州，往往肥胖率也很高。
5、死亡率更高。美国布莱根女子医院的研究发现，失眠的男性因心血管疾病而死亡的风险较高，因与心血管疾病相关的死亡风险增加了32%—55%。
二、缓解失眠的方法
如何提高睡眠质量、快速进入睡眠状态是解决失眠所带来问题的关键，中华人民共和国国家卫生健康委员会指出听音乐可以促进睡眠。有台湾研究者发现，睡前听轻音乐的与什么都不做的相比睡眠状况改善程度达到35%，夜间睡得更久也更香了，白天的机能障碍也有所减少。听音乐能产生有助于安稳睡眠的生理变化，比如心跳和呼吸放缓。听音乐也是缓解失眠最简单，对人体产生副作用最小的方式。故而我们可以通过睡前听音乐的方式来提高睡眠质量、快速进入睡眠状态。
中医专家李少华指出：音乐治疗失眠选择合适的音乐也很重要。[1]音乐可以促进人的感知能力及其潜力的发展，使注意力更加集中。实验证明音乐能对人的生理和心理产生较大的影响，适合的音乐可以刺激和增加大脑的多种神经递质。然而人在进入睡眠的过程中是希望不被打扰的，如何在这个过程中选择合适的音乐，将播放器的不确定性降到最低是值得进一步探讨的。
三、实现睡眠状态与音乐播放的智能交互
（一）脑电波传感器
1、脑电波的产生
大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后，大脑会产生生理电的变化，可以使用这种变化记录大脑活动，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映[2]，这样的变化有电器性的摆动存在，而将这样的摆动具象化就会呈现出频谱图一样，我们把生理电的变化称之为脑电波。
2、不同睡眠状态下的脑电波
现代科学研究发现，四类脑电波对应大脑呈现的四种不同状态。
δ波：深度睡眠脑波状态（范围0.5-3HZ）;
θ波：深度放松、无压力的潜意识状态（范围4-8HZ）;
α波：学习与思考的最佳脑波状态（范围8-13HZ）;
β波：紧张、压力、脑疲劳时的脑波状态（范围14HZ以上）。
在睡眠时主要分为以下几个阶段：
（1）觉醒期是清醒时的状态。
思睡期是开始睡眠，这个阶段属于昏昏欲睡的状态。这时脑波开始变化，频率渐缓，振幅渐小。
浅睡期开始正式睡眠，属于浅睡阶段。这时脑波渐呈不规律进行，频率与振幅忽大忽小，其中偶尔会出现“睡眠锭”的高频、大波幅脑波，也会出现“K结”的低频、很大波幅脑波。
深睡期就是沉睡阶段，这时不易被叫醒。此时脑波变化很大，频率只有每秒1～2周，但振幅增加较大，呈现变化缓慢的曲线。
快速动眼期时脑波迅速改变，出现与清醒状态时的脑波相似的高频率、低波幅脑波，但其中会有特点鲜明的锯齿状波。睡眠者通常会有翻身的动作，并很容易惊醒。因为，此时除了脑波的改变之外，睡眠者的眼球会呈现快速跳动现象。
3、如何自动采集脑电波
主要利用单片机--脑电波传感器实现对脑电信号的采集和处理。使用者将传感器佩戴在头上，前置放大电路获取到电信号，并将电信号放大后经过高、低通滤波器进行大范围过滤，用工频限波电路进行进一步的电信号过滤处理，使采集的信号具有精确性，最后通过主放大电路将脑电信号再次放大得到采集到的脑电波数据[3]。
（一）数据传输
在采集脑电波的传感器上连接蓝牙模块，蓝牙由收、发模块组成，将采集到的模拟信号转换成数字信号，通过蓝牙与软件进行连接，将数据传输到后台数据处理模块对数据进行分析处理。
（二）AZURE流分析
Azure 流分析是一个实时分析和复杂事件处理引擎，旨在同时分析和处理来自多个源的大量快速流式处理数据。可以在从许多输入源（包括设备、传感器、点击流、社交媒体源和应用程序）提取的信息中识别模式和关系。这些模式可用于触发操作和启动工作流，例如创建警报、向报告工具馈送信息或存储转换后的数据供以后使用。此外，流分析可在 Azure IoT Edge 运行时使用，从而能够处理 IoT 设备上的数据。
利用Azure 流分析引擎完成传感器与软件间的实时控制，生成的数据需要用Azure流分析实时地转换成可操作见解和预测的形态。对所获取的脑电波数据进行快速的流式数据处理，实时的监控分析，当监测到使用者脑电波频率发生的变化在特定范围之外后，启动对应的数据控制接口，从而达到控制软件播放状态的效果。达到高效率分析传感器所收集的数据的工作目标。 （三）机器学习
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究，是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
由于不同的使用者对音乐的喜好不同，例如有的人听轻音乐能快速进入睡眠，有的人要听比较有节奏感的音乐进入睡眠，而有的人需要听摇滚音乐才能降低紧张情绪，且不同的睡眠阶段所适合的音乐对应的人不同音乐也不同，利用机器学习原理，在开始使用时均播放轻音乐，通过对用户脑电波信息的不断监测、记录用户听什么类型的音乐进入睡眠的时间最短，醒的次数最少，取两者相交的音乐类型，再与深度睡眠的时长最合适的音乐类型取交集，由此计算出最能帮助每个使用者缓解失眠的音乐曲库。当使用者的音乐习惯发生变化时也能根据该算法自动更新。
（四）技术实现流程
使用者戴上采集数据模块，传感器会精确快速的采集脑电波信息，根据脑电波频段的不同，分析用户处于哪一个睡眠程度，识别出使用者当前听的音乐是否适合大脑所处的脑电波频段。当识别到处于清醒状态或紧张状态时的脑电波频率时则播放适合进入睡眠，缓解紧张情绪的音乐类型和声音大小。依次类推，最后当识别到用户处于深度睡眠后，将会智能停止音乐播放，若用户进入深度睡眠后被外界干扰至醒，产品又会迅速打开，保护用户的睡眠。
四、总结
交互式音乐睡眠辅助器通过脑电波传感器与数据分析处理的结合，解决音乐播放器的不确定性对睡眠所产生干扰问题。实现音乐播放的声音大小随着用户睡眠程度的变化而自动变化、随着不同睡眠状态的改变智能的选择合适的音乐、音乐播放器智能识别用户进入深度睡眠之后自动关闭，达到提高睡眠质量、缓解失眠的目的。
参考文献
[1] 侯玥，周莉.談古典音乐对失眠症状的缓解作用[J].中国地质大学（武汉），2013，R163;J60-05.
[2] 多导联EEG信号分类识别研究.中国知网.
[3] 彭娟.脑电波及其采集方法[J].成都理工大学（成都），2014，TM935.2.
作者简介：蒲明敏（1999—），女，重庆人，本科，汉族，重庆第二师范学院数学与信息工程学院2017级物联网工程（中兴通讯合作班）专业，研究方向：物联网工程。
通讯作者简介：陈尧（1994-），女，汉族，重庆石柱人，重庆第二师范学院数学与信息工程学院，研究方向：教育数据挖掘。
项目来源：重庆第二师范学院2019年“启智”众创空间大学生创业孵化项目 项目名称：睡眠音乐播放器（项目编号：ZC2019019）