今日睡眠质量67分

短暂睡眠与精神状态
最新推荐文章于 2025-11-24 16:46:36 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-24 16:46:36 发布 · 167 阅读 · 0 ·
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博主因昨晚失眠数星星导致睡眠质量下降至67分，早晨起得早使得精神状态一般。为避免下午更加疲倦，计划中午小憩一会来改善状况。

昨天有事情睡不着，在床上数星星来着，今天有事情起来的早，精神状态很一般，所以感觉有些困乏OK了，看睡眠质量记录只有67分，今天中午抽时间小睡一会，不然下午更困了。watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA6Zi_5YWE,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

 

今天睡眠质量记录67
csdn's blog
08-30 140
昨天睡得晚了些，今天一看睡眠质量记录不高，自由66分
今天睡眠质量记录64分
csdn's blog
03-27 465
昨天失眠了，睡觉比较迟，所以凌晨3点才睡觉，早晨起来的时候，感觉尚可，不是特别困，但是也有一些疲惫，一看睡眠质量只有64分。 中午也没有睡着，孩子在闹着，睡不着，晚上有些困意，躺床上睡不着。 ...
Python数据分析入门案列（一）——睡眠质量分析
m0_72524289的博客
10-26 543
本文介绍了一个Python数据分析的入门级案例——基于Python对睡眠质量数据进行基础分析，包括数据清洗，特征构造，数据分箱，频数统计，分组聚合等步骤，原数据和原代码已全部上传。
【音乐-睡眠系列】【第一期】音乐改善睡眠质量
weixin_47390777的博客
05-10 1204
睡眠健康一直是重要的研究话题，音乐作为一种听觉刺激改善睡眠健康，也是重要的手段，今节选比较重要的8篇文献进行阅读，将研究分两类方向：1.音乐对睡眠质量的影响；2.睡眠质量对音乐判断的影响。 由于文献较多，作为系列研究持续更新~
睡眠质量
C的菜鸟
12-08 645
提高睡眠质量的十个方法 1.坚持有规律的作息时间，在周末不要睡得太晚。如果你周六睡得晚周日起得晚，那么周日晚上你可能就会失眠。   2.睡前勿猛吃猛喝。在睡觉前大约两个小时吃少量的晚餐，不要喝太多的水，因为晚上不断上厕所会影响睡眠质量；晚上不要吃辛辣的富含油脂的食物，因为这些食物也会影响睡眠。   3.睡前远离咖啡和尼古丁。建议你睡觉前八小时不要喝咖啡。   4.选择锻炼时间。下午锻
67、终末期肾病患者的褪黑素与睡眠障碍
qsc901234的博客
10-29 21
终末期肾病（ESRD）患者普遍存在睡眠障碍，受多种因素影响，包括透析方式、药物使用、生化参数异常及褪黑素节律紊乱。研究表明，日间血液透析患者睡眠质量较差，而夜间透析可能有助于恢复正常的睡眠-觉醒节律。外源性褪黑素、降低透析液温度、强光照射和透析中运动等干预手段显示出改善潜力。本文系统分析了ESRD患者睡眠问题的成因，并探讨了重新同步昼夜节律的可行策略，强调需进一步研究以优化治疗方案，提升患者生活质量。
913-基于STM32单片机睡眠质量分析仪心率血氧体温呼吸翻转监测蓝牙APP上传设计
m0_50083169的博客
08-21 1280
基于STM32单片机睡眠质量分析仪心率血氧体温呼吸翻转监测蓝牙APP上传设计1、通过重力加速度传感器ADXL345检测人的状态，计算出翻转次数。2、通过红外光电传感器实时检测心率，血氧、呼吸，通过温度传感器检测温度。3、屏幕实时显示翻转次数、距离、心率、血氧、呼吸以及温度值。4、通过按键改变心率、体温、血氧、呼吸报警阈值，过高时进行蜂鸣器鸣叫报警5、通过蓝牙模块将单片机实时监测的翻转次数、呼吸血氧、心率以及温度值传输到手机APP上。6、可在app中实时保存相应的数据开题报告内容。
5、睡眠质量与运动员表现的多维度分析
zero1的博客
09-26 25
本文从多维度分析了睡眠质量与运动员表现之间的关系。首先，利用加速度计、心率和倾斜仪等传感器数据结合K-近邻等分类算法，实现了对睡眠质量的高效评估，验证了非侵入式睡眠监测的可行性。其次，基于女子手球运动员的数据，构建了线性回归、决策树、随机森林和支持向量机四种机器学习模型，用于预测运动员表现，结果表明随机森林模型具有最优预测性能。通过特征重要性分析，识别出反应敏捷性、变向速度等关键影响因素，为科学训练提供依据。研究为睡眠健康监测和体育人才培养提供了数据驱动的新路径。
匹茨堡睡眠质量指数量表（PSQI）和评分方法.doc
10-07
第六题：你对过去一个月总睡眠质量评分？该题目旨在了解被测者对睡眠质量的主观评估，以便评估睡眠的整体质量。 第七题：过去一个月，你是否经常要服药（包括从医生处方或者在外面药店购买）才能入睡？该题目旨在...
SVM与KNN在睡眠质量分类中的应用及性能分析
# SVM与KNN在睡眠质量分类中的应用及性能分析 ## 一、SVM与KNN的性能比较 在对KNN和SVM进行比较时，发现对于NA和VR模型，SVM的准确率和F1分数均高于KNN。这表明在样本量有限的研究中，SVM在分类任务上更为有效。 #...
个性化护理对支气管肺炎患儿护理依从性及睡眠质量的影响.docx
11-25
"个性化护理对支气管肺炎患儿护理依从性及睡眠质量的影响" 个性化护理是指根据个体患儿的需求和特点，提供个体化的护理服务，旨在提高患儿的护理依从性和睡眠质量。本研究旨在分析个性化护理干预对支气管肺炎患儿...
掌握睡眠质量，从这款小程序开始
如果用户的睡眠时长较短，系统会提示睡眠质量不佳，并提供一些改善睡眠质量的建议和知识，比如睡前避免咖啡因摄入、建立固定的睡眠时间等。 五、睡眠数据统计： 小程序会对用户的每日睡眠时长进行记录，并生成曲线...
主流Chrome、Edge、Firefox 浏览器 User-Agent 解析完整操作指南
ToDetect的博客
11-24 596
大家经常听到的 User-Agent（简称UA） 字符串是每个浏览器和设备与服务器沟通时必不可少的“名片”。正确解析 User-Agent 字符串不仅能帮助提升用户体验，还能增强网站的安全性和精准营销能力。但因为每个人所用浏览器和设备有所区别，不少人还不清楚该如何做好解析，接下来就让小编给大家来说说不同浏览器和设备的 User-Agent 字符串如何解析。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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