深度解析：睡眠阶段、生物指标与趋势
将声音、睡眠阶段与手表传感器数据融合，形成可跨月追踪的完整图景。
您已经记录了大多数夜晚，鼾声次数早就不再让您意外。本指南要往前走一步。它讲的是如何给睡眠阶段估算器提供干净的数据，如何把 Apple Watch 的生物指标加进来，如何把这些信号和时间轴放在一起读，以及如何把所有数据导入电子表格，好让您跨周跨月地画出趋势。请把这里的每个数字都当成个人估算。它们都不是临床读数。目的是发现您自己数据中的规律，并提出更好的问题。
配置以获取优质阶段数据
Snore Timeline 中的睡眠阶段来自声音。应用会听您的呼吸节律、它有多规律，以及您的动作，然后估算您处于浅睡眠、深度睡眠、快速眼动睡眠还是清醒。稳定如节拍器般的呼吸指向深度睡眠，中等规律性指向浅睡眠，较不规律的呼吸指向快速眼动睡眠。整个估算都靠听见您的呼吸，所以数据好不好，取决于您怎么摆放设备。
有几件事能给估算器最清晰的信号：
- 靠近放置。把手机放在距离头部约 30 至 60 厘米处。呼吸声随距离迅速衰减，而阶段判断靠的正是那点微弱的呼吸声。完整的放置建议见入门指南。
- 安静的房间。风扇、白噪音机、空气净化器、暖通空调以及没关的电视，都会盖住应用需要的呼吸声。当呼吸声低于应用能分辨的水平时，那段时间会记为安静而不是某个睡眠阶段。安静仍然算作充分休息，但您会丢失那段时间的阶段细节。
- 一致的基准。应用会在录制初期算出您的个人呼吸基准，也就是您典型的呼吸频率和规律性，然后拿整晚余下的部分和它比。呼吸频率通常在检测到睡眠后的最初 10 到 15 分钟趋于稳定。每晚保持相同的录制方式，基准才能在趋势里保持可比。
录得久一点，估算就更准，因为几个小时能让应用看到更完整的睡眠周期。各信号如何对应睡眠阶段，见睡眠阶段，而睡眠图部分讲的是怎么读阶段图表。
如果您一直看到长长的安静时段，说明呼吸声传进来太弱了。把手机移近一些，切换到标准音频质量以获取更丰富的音频，再减掉一个房间噪音源。每一项改动都能给阶段估算器更多可用的材料。
连接手表与健康应用
Apple Watch 补上了第二个视角，也就是传感器的视角，那是音频够不到的地方。当手表报告当晚的睡眠阶段数据时，Snore Timeline 会用手表的深度睡眠和快速眼动睡眠百分比来算您的睡眠评分，取代自己的音频估算，因为腕部传感器测这些阶段更准。没有手表时，应用会退回到基于呼吸和动作的估算。
配对手表还会往您的摘要和导出里加入生物指标：
- 心率，包括平均值、最低值、最高值及静息估算值。
- 心率变异性（HRV）。
- 血氧（SpO₂）。有了手表的 SpO2 数据，应用可以显示整晚血氧低于 95% 的时间占比及最低读数。
- 呼吸频率，来自手表，并与应用自身的音频估算值并列显示。
- 腕部温度，出现在每晚摘要数据中。
这些都通过 Apple 健康 进来。Snore Timeline 从健康应用中读取手表生物指标，而且仅凭麦克风权限就能完整运行，所以手表是加分项，从来不是必要条件。健康及其他权限只有在您开启相关功能时才会出现。设置步骤、完整的生物指标列表以及其他可穿戴设备的说明，见Apple Watch 与生物指标，数据交换的细节在 Apple 健康 和其他可穿戴设备部分。
全面解读数据
单看一个信号，能说明的很少。价值在于把某一晚的信号放在一起读，然后夜复一夜地这么做。按以下顺序查看摘要：
- 从睡眠图开始。先抓住整晚的形态。深度睡眠集中在什么时候，快速眼动睡眠在临近清晨时怎么涨起来，您在哪里醒过。Snore Timeline 把深度睡眠占睡眠时间的 13% 至 23%、快速眼动睡眠占 20% 至 25% 当作一般参考。
- 把鼾声和呼吸中断叠上去。打开事件列表，看看响亮的时段落在哪里。大量鼾声是否和较浅的睡眠阶段撞在一起，或者和一簇呼吸中断重叠？时间轴可以跳到任意时刻并播放。参见时间轴与回放。
- 加入生物指标。看看手表的 SpO2 是否在同一时段下降，或者心率是否在嘈杂时段一直偏高。这些是值得留意的相关性。它们证明不了因果。
- 最后再看睡眠评分。0 到 100 的评分把这一切汇总成一个数字。时长权重最大，7 小时或以上被视为理想。深度睡眠和快速眼动睡眠百分比、睡眠效率、入睡时间、夜间醒来次数、就寝时间规律性、鼾声以及呼吸中断也都算进去。点击评分标志可查看各因素的逐项分解。睡眠评分页面解释了每项输入。
Snore Timeline 还会按您每晚的睡眠目标（默认 7 小时，可以自行更改）记录睡眠储备，让您看见睡眠债怎么攒起来，而不是只盯着一晚。把它和每周趋势视图以及您的睡眠不足结合起来，就能从时间维度读出走向，而不是对某个难熬的夜晚做出反应。
在电子表格中分析趋势
应用内的趋势能回答大多数问题，但电子表格让您可以自定义图表，并把睡眠数据和您在应用外记录的任何东西连起来。Snore Timeline 会把您的数据导出成打包在一个 ZIP 里的 CSV 文件。按如下步骤构建导出：
- 打开导出界面，选择日期范围。最近 7 天、最近 30 天或全部时间。做趋势分析就选全部时间，然后在电子表格里筛选。
- 选择所需类别，每个类别生成一个独立的 CSV。每晚摘要（每晚一行）、睡眠阶段（来自手机和手表的阶段时间序列）、检测到的事件（鼾声、梦话、咳嗽、喘息、呼吸中断）以及手表生物特征。
- 生成报告后，点击分享导出，通过邮件、信息、AirDrop 或云存储发送 ZIP 文件。文件可在 Numbers、Excel 或 Google 表格中打开。
要对多个夜晚的趋势作图，每晚摘要 CSV 是您的主要数据表。它每晚一行，列包括夜晚、睡眠评分、睡眠效率、总睡眠（秒）、入睡时间（秒）、浅睡眠（秒）、深度睡眠（秒）、快速眼动睡眠（秒）、安静 (秒)、清醒（秒）、WASO (秒)、醒来次数、平均呼吸频率（次/分钟）、片段数量、最高峰值 (dB)、平均峰值 (dB)、鼾声信号总数、喘息事件总数、咳嗽事件总数、梦话事件总数以及呼吸中断总数。时长以秒为单位，除以 3600 可转换为小时。
辅助文件能让您看得更细：
- 睡眠阶段 CSV 包含：夜晚、来源、阶段、开始时间、结束时间、持续时间（秒）、原因和呼吸频率（次/分钟）。来源字段标明阶段数据来自 Snore Timeline 还是手表，便于对比两者。
- 检测到的事件 CSV 包含：类型、时间戳、结束时间、峰值 dB、来源、静音开始、静音时长（秒）和恢复强度（dB）。静音和恢复列专为呼吸中断事件填充。
- 手表生物特征包含两个文件：一个采样文件，记录各项读数（夜晚、来源、指标、时间戳、值、单位）；一个汇总文件，包含每晚的心率、HRV、SpO2、呼吸频率和腕部温度汇总。
时间戳是带时区的 ISO 8601 格式（例如 2024-01-15T22:30:45-08:00），夜晚标识是 YYYY-MM-DD 纯日期格式，排序和筛选都很干净。要做趋势图，把夜晚放在 x 轴，把您关注的指标放在 y 轴。比如 90 天内的睡眠评分、每周总呼吸中断次数，或深度睡眠占总睡眠时间的百分比。完整的列参考和音频打包选项见导出与分享，导出报告部分讲的是如何生成文件。
把拉取流程自动化。创建一个捷径，按排定的时间打开导出功能，您的电子表格不用手动操作也能保持最新。参见 Siri、捷径与小组件。
局限性
本指南中的所有指标都是供您自己参考的估算值。它们都不是临床测量结果，也不是诊断。Snore Timeline 通过声音推算睡眠阶段、呼吸频率和呼吸中断，并从消费级可穿戴设备读取心率和 SpO2。临床睡眠分期使用脑波、眼动和肌肉活动，而音频捕捉不到这些，因此基于音频的阶段估算与多导睡眠图的一致率大约落在 70%，这只是粗略参考，没有保证。用声音数出来的中断次数会漏掉那些没有可听恢复声的事件，所以应把它看作一个保守的下限。本应用不诊断睡眠呼吸暂停，也不诊断任何其他疾病。如果您的趋势让您担心，或您出现白天嗜睡、晨起头痛，或有人说您在睡眠中出现呼吸中断，请把录音和导出数据分享给医疗专业人员，由他们来解读。
跨夜晚地读数据。一次不佳的读数往往是因为房间嘈杂或手机放得太远，跟您的睡眠没什么关系。承载信号的是趋势。在您依赖任何单一数字之前，睡眠阶段的精度说明，以及睡眠阶段无法显示时的相关说明，都值得先读一遍。