基于睡眠传感器采集得到的用户睡眠数据，并在此基础上计算得到一些用户指标，将多个指标进行分析与信息融合，最终得到用于评价用户当晚睡眠的睡眠效率值。1）根据提供精确的睡眠质量监测和分析，帮助用户理解其睡眠模式、识别睡眠障碍或不规律行为，并通过数据支持个性化的睡眠优化建议。2）用户可根据近期趋势，及时发现健康隐患，并及时治疗。3）用户可根据该值不同的情况，自主制定相应健康调整计划。
基本说明： 利用智能床的传感器，收集用户当晚夜间体动次数、睡眠总时长以及深睡时长数据。夜间体动次数是通过算法计算用户当晚体动的次数，睡眠总时长为从用户入睡到醒来的总时长（单位是分钟），深睡时长(单位是分钟)是通过心率呼吸等指标对数据进行分析处理得到的,睡眠效率是无量纲指标，因此无单位，度量用户当晚的睡眠效率。 算法流程： 首先，依据睡眠的性质，深睡较多并浅睡较长一般睡眠效率较好，由深睡时长加上浅睡时长除以睡眠总时长得到基础效率；其次，夜间体动次数通常会影响睡眠效率。体动次数较多可能意味着不深的睡眠，因此引入一个调整因子。调整因子=1-夜间体动次数/10*0.02得到；最终，综合基础效率和调整因子来计算最终的睡眠效率：睡眠效率=基础效率×调整因子，并保留两位小数。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
用户ID |
-- | -- |
日期 |
-- | -- |
夜间体动次数(次) |
-- | -- |
睡眠总时长(分) |
-- | -- |
深睡时长(分) |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 用户ID | 1 |
| 日期 | 2025/2/1 |
| 夜间体动次数(次) | 80 |
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