衡 玮 徐自强 陈璐瑶 杨金龙 乔天池 黄 闯

(江南大学物联网工程学院 江苏 无锡 214122)

0 引 言

良好的睡眠是人们一天高效率工作的基础和保障，但失眠却一直是困扰人们的一大难题。调查显示，我国有将近 3 亿人在夜间会出现失眠、打鼾的情况，约有 2 亿人患有不同程度的睡眠呼吸暂停综合征[1]。对于大多数的失眠患者来说，失眠多是因为一些外界原因导致精神压力过大、神经紧张、忧虑过重、或者是过度兴奋、难以平静等，而由心理因素引起的失眠占失眠总数的 85%以上[1]。

国外基于脑电波睡眠已经有了一些研究，并取得了一定成果。SleepPhone睡眠降噪耳机可以隔绝外界噪音辅助睡眠，但单纯通过音乐播放实现物理降噪不能适用于大部分失眠人群。国内的脑电波研究起步较晚，部分睡眠质量监测App可以监测睡眠质量并进行评分，但难以主动干预和帮助用户提升睡眠质量。

针对上述问题，本文研究并设计了基于脑电波监测智能助睡眠耳机，以树莓派(Raspberry Pi)为后台服务器搭建硬件平台，通过脑机接口技术，对人们在睡眠时的脑电波进行监测。依据神经科学的信号分析原理，采用K最近邻(KNN)算法进行睡眠阶段分析，为用户呈现最直观的睡眠分析，并将分析的睡眠结果反馈控制轻音乐的播放音量及播放曲目，使得用户更快地进入深度睡眠阶段，从根本上有效地调节用户睡眠状态。

脑机接口(BCI)技术是一种由外周神经和肌肉组成的输出通路系统[2]，脑机接口系统的输入信号从脑皮层表面神经元活动开始，通过电极放大，滤波后，进行特征提取，并通过转译环节将特征信息转换为设备指令，最后由输出设备对指令进行输出[3]。……