🧠 一、系统总体架构（通用版）
雷达输入（两种类型）
   ↓
统一存在检测层（Presence Layer）
   ↓
生理信号层（HR / RR / HRV / Movement）
   ↓
睡眠状态机（核心）
   ↓
睡眠分期
   ↓
事件检测（入睡 / 醒来 / 离床）
   ↓
统计 + 评分
🧩 二、雷达适配层设计（重点）

你要做的是：统一接口，底层适配

✅ 统一输出结构
typedef struct {
    bool isPresent;        // 是否有人
    float distance;        // 距离（无距离雷达填-1）
    float confidence;      // 存在置信度 0~1
    float motionEnergy;    // 微动能量（关键！）
} PresenceData;
🟢 情况1：支持距离雷达（如FMCW）
isPresent = (distance > 20cm && distance < 100cm)
         && (energy > threshold);

confidence = energy归一化;

👉 优势：

可以判断是否在床上
可以做“离床”精准检测
🔵 情况2：不支持距离（如存在检测雷达）

👉 用“微动 + 呼吸”判断

isPresent = (motionEnergy > lowThreshold)
         || (检测到呼吸信号);

confidence = motionEnergy归一化;
⚠️ 关键优化（必须做）

👉 防误判（静止误判无人）：

if (HR 或 RR 有效)
    isPresent = true;
🚶 三、有人 / 离床 / 无人逻辑（统一）
✅ 状态定义
NO_PERSON
IN_BED
OUT_OF_BED
🧾 通用逻辑
if (!presence.isPresent) {
    noPersonTimer += dt;

    if (noPersonTimer > 10min) {
        state = NO_PERSON;
        endSleepSession();
    } else {
        state = OUT_OF_BED;
        awakeTime += dt;
    }

} else {
    noPersonTimer = 0;

    // 有距离版本
    if (presence.distance > 80cm)
        state = OUT_OF_BED;
    else
        state = IN_BED;
}
😴 四、入睡判断（统一方案）
✅ 输入
HR（心率）
RR（呼吸）
HRV
Movement（0~100）
📐 Sleepiness Score
S = 0.35*(1 - HR_norm)
  + 0.25*(HRV_norm)
  + 0.20*(1 - RR_var)
  + 0.20*(1 - Movement_norm)
🧾 判定
if (S > 0.6 持续 5~10分钟)
    → 入睡
⚠️ 雷达适配补充

👉 无距离雷达必须加：

if (!presence.isPresent)
    不允许入睡
🌙 五、睡眠分期（核心）
🧠 特征统一归一化
HR_norm  = (HR - baselineHR)/20
RR_norm  = (RR - baselineRR)/4
HRV_norm = HRV / 50
Move_norm= Movement / 100
🟢 深睡（Deep Sleep）
DeepScore =
  0.4*(1 - HR_norm)
+ 0.3*(HRV_norm)
+ 0.2*(1 - Move_norm)
+ 0.1*(RR稳定)

条件加强版：

Movement < 10
HRV > baseline
🔵 浅睡（Light Sleep）
LightScore =
  0.3*(HR适中)
+ 0.3*(HRV中)
+ 0.2*(Move 10~40)
+ 0.2*(RR稳定)
🔴 清醒（Awake）
AwakeScore =
  0.5*(Move_norm)
+ 0.3*(HR_norm)
+ 0.2*(RR波动)
🧾 分类
max(Deep, Light, Awake)
⏰ 六、醒来判断
✅ 强规则（推荐）
if (Movement > 50 持续 2分钟)
    → 醒来
✅ 融合规则
if (HR ↑ && RR ↑ && Movement ↑)
    → 醒来
🚪 七、离床判断（通用版）
🟢 有距离雷达
if (distance > 80cm)
    OUT_OF_BED
🔵 无距离雷达
if (!presence.isPresent 持续 > 30秒)
    OUT_OF_BED
🧾 最终结束
if (无人 > 10分钟)
    → 结束睡眠
📊 八、睡眠统计

记录：

totalSleepTime
deepSleepTime
lightSleepTime
awakeTime
outOfBedTime
sleepLatency（入睡时间）
wakeCount
⭐ 九、睡眠评分系统
🎯 总分100
1️⃣ 时长（30）
7~9小时 → 满分
2️⃣ 深睡比例（25）
Deep / Total > 20%
3️⃣ 连续性（20）
醒来少 → 高分
4️⃣ 生理质量（15）
HRV高 + HR稳定
5️⃣ 入睡速度（10）
<20分钟
📐 总公式
Score =
0.3*duration +
0.25*deep +
0.2*continuity +
0.15*physiology +
0.1*latency
🔁 十、完整状态机（统一）
NO_PERSON
   ↓
IN_BED
   ↓
AWAKE
   ↓ (满足入睡)
LIGHT_SLEEP
   ↓
DEEP_SLEEP
   ↑↓
LIGHT_SLEEP
   ↓
AWAKE
   ↓
OUT_OF_BED
   ↓（10min）
END
⚙️ 十一、ESP32建议架构（实战）
🧵 任务划分（FreeRTOS）
Task1：雷达采集（Presence）
Task2：HR/RR/HRV计算
Task3：睡眠状态机（核心）
Task4：UI / MQTT上传
⏱ 更新周期
Presence：10~20Hz
HR/RR：1Hz
睡眠分析：1Hz
🚀 十二、关键工程优化（你必须做）
1️⃣ 防误判“无人”
if (HR有效 || RR有效)
    强制 presence = true
2️⃣ 防抖动（超级关键）
状态必须持续 N 秒才切换
3️⃣ 数据无效保护
if (!HRV valid)
    不参与深睡判断
✅ 总结（最核心一句话）

👉 这套方案本质是：

“雷达判断人 → 生理判断睡 → 时间保证稳定 → 状态机做最终决策”