智能闹钟解析：传感器技术如何帮助你精神焕发地醒来

Source: Dev.to

醒来不应该像与自己的生物节律搏斗。如果你曾经在深度睡眠中被惊醒，却在接下来的几个小时里仍感到昏沉，那你就经历了 睡眠惯性。

这种迷糊感是因为闹钟在睡眠周期的“错误”阶段被触发。想了解开发者是如何构建工具来解决这个问题的，可以查看这篇 智能闹钟指南 中的可视化拆解。

理解睡眠旅程

人的睡眠并非一种持续的休息状态，而是一系列 90 分钟循环，在不同阶段之间转换。

• 浅睡眠 (N1, N2)： 占据大约一半的夜晚，是理想的醒来时机，因为身体已经在向警觉状态过渡。
• 深睡眠 (N3)： 进行身体恢复的阶段。在 N3 阶段醒来与高度昏沉 密切相关。
• REM 睡眠： 活跃的“做梦”阶段。大脑忙碌，但身体基本保持静止。

手机如何“感知”睡眠

智能闹钟使用一种称为 活动记录法 (actigraphy) 的方法，将身体运动视为当前睡眠阶段的可靠代理。通过访问手机的 加速度计，开发者可以追踪床垫上的细微振动。深度睡眠时我们几乎完全不动，而浅睡眠则表现为翻身和重新定位。

从原始数据到安稳的早晨

将运动转化为“智能”唤醒信号涉及三个关键步骤：

1. 过滤 – 原始传感器数据噪声较大；数字滤波器平滑掉细小的尖峰，只保留显著的身体运动。
2. 分段 – 将数据划分为小窗口，通常为 30 秒 长，以捕捉模式而非孤立的抽动。
3. 特征提取 – 算法计算这些窗口内运动的平均强度和变异性，以“评分”睡眠阶段。

睡眠阶段 vs. 唤醒优先级

实施挑战

概念虽简单，但高质量的睡眠追踪需要精确度。开发者必须在 电池寿命 与准确采样之间取得平衡——持续的传感器监测会消耗设备电量。

诸如手机放置在床垫上的位置或与伴侣同床共眠等因素，可能会“掩盖”或“破坏”数据，使算法更难提供完美的唤醒窗口。

更好早晨的关键要点

• 时机决定一切： 在浅睡眠阶段醒来可实现更平滑的警觉过渡。
• 运动很重要： 夜间的翻身提供了关于恢复的宝贵数据。
• 技术是工具： 智能闹钟是一种帮助你优化作息的“无惊慌”方式，但与一致的睡眠卫生相结合时效果最佳。

想了解使用 React Native 自行构建此技术的完整技术指南，请阅读 WellAlly 的完整指南。