本周App成功上线AppStore、应用宝、豌豆荚和小米应用商店，项目在某种意义上终于划上句号。但句号只是对过去经历的一个告别，未来的挑战未必会比从0到1更简单。做产品好比生孩子，十月怀胎一朝分娩是自然规律，难在后天的精心抚养。最让我担心的是睡眠算法，目前距离竞品还差十万八千里。作为一个文科生，去研究算法真的是自不量力，但没人上的时候，只能自己上了。
一般智能手环都借鉴体动记录仪的方式来收集睡眠数据。当人在活动时，手环里的三轴加速度计就会记录下超过阈值的动作，人在白天与睡眠时的活动量是天壤之别。利用这差异，算法就可以算出数据量突然变小以及突然变大的时间节点，也就是入睡与起床时间。根据国外研究结果，体动记录仪收集数据的时间单位一般为1分钟，1天最多收集1440个单位的睡眠数据。坑就坑在这里。由于我们的手环主打体感游戏，没有为睡眠数据留下存储空间，硬件团队只能做到10分钟，1天最多收集144个单位的睡眠数据。与业界标准相差整整十倍，开什么玩笑！
但没有办法，我所遇到的情况可能很多同行也遇到过：有条件要上，没有条件创造条件也要上。以10分钟的时间单位，想要自动得出用户的入睡与起床时间是不可能了。我们只好退而求其次，通过算法得出用户的睡眠时长。
我们的手环每10分钟记录1次计步数据与睡眠数据，1天的总体数据为288个。算法首先会对计算周期做一个限定，排除明显的非正常睡眠时间，这样做有2个好处，一是减少计算量，不用遍历288个数据，二是减少计算出现明显bug的可能性。
限定好计算周期，接下来算法会排除掉用户未戴手环的时间段。由于手环不能测心率，未戴手环时间段的判定主要依靠计步与睡眠数据。当计步与睡眠数据连续为0的时间段超过阈值后，我们就将连续的时间段视为未戴手环。
好，通过2个条件做排除后，算法进入真正的睡眠判定阶段。算法以遍历的形式对每个10分钟的计步与睡眠数据做判定。一共3个条件判定睡眠，2个条件分别对计步与睡眠数据做数值上的限定，另外1个条件稍微复杂点，需要将当前10分钟的睡眠数据与之前之后的睡眠数据相加，对相加的和做数值上的限定。这个条件可以避免单个睡眠数据的产生，保证计算结果的连续性，它在很多研究体动记录仪的英文文献中出现过，当然论文里有复杂的系数与权重，我拿过来做了简化。
得出睡眠时长，相当于产生一组睡眠的数组。算法再对睡眠数组中的数据做遍历，拿出计步与睡眠都为0的10分钟做加法，相加之和即为深睡，睡眠减去深睡即为浅睡。
算法看着确实很low，只能说这是现有资源条件下我作为产品所能尽到的最大努力，虽然一直叫嚣着让公司花钱去买算法，但心里其实明白，买来的算法未必适合我们的手环，只能通过不断的实验、迭代与测试，需要时间。
所幸的一点，经过公司内部的公测，这套算法的准确性得到大家的基本认可，不枉朕的一番苦心，哈哈！
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