徐晓翔，常相茂，陈方进

（南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京211106）

（∗通信作者电子邮箱xuxiaoxiang@nuaa.edu.cn）

0 引言

呼吸是衡量人体健康的一项重要指标，可用于跟踪和诊断许多医疗领域的疾病，例如睡眠、肺病学和心脏病学［1］。此外，准确的呼吸监测还可以提供有关个人心理状态和生理状况的有用线索。

睡眠场景下对人体呼吸量进行持续监测具有重要意义。呼吸量可用于推断人的睡眠状态：轻度、深度或者是快速动眼（Rapid Eye Movement，REM）睡眠，进而用于评估用户的睡眠质量，睡眠质量的优劣将直接影响到人的生产力和精神状态［1］。睡眠监测系统能够实现持续不间断的用户睡眠状态评估，并为用户提供一些隐性疾病的诊断线索与改善睡眠习惯的建议［2］。此外，诊断呼吸障碍和睡眠呼吸暂停综合症必须在睡眠期间对呼吸量进行连续监测。

传统的呼吸量监测方法需要用户穿戴呼吸带或者是鼻插管入眠，数小时佩戴这类设备会对用户造成严重干扰并且由于用户睡眠期间睡姿的切换极易发生连接线脱落、对设备造成损坏等情况。近期基于WIFI技术的睡眠监测方法［3-6］实现了在没有任何传感器的情况下对呼吸频率进行监测。其他的非接触式方法利用Kinect体感相机［7］、呼吸音频［8-9］、射频信号（Radio Frequency，RF）［1］等技术来实现对呼吸频率的监测，然而上述的非接触式方法主要针对呼吸频率的监测，并没有实现对呼吸量的监测。虽然呼吸频率也是人体的一项重要指标，但在很多应用中无法取代呼吸量的作用，如临床呼吸照护、阻塞性气道疾病（如哮喘和慢性阻塞性肺病）诊断。……