গুগল হেলথ এপিআই ব্যবহার করে ঘুমের অভিজ্ঞতা উন্নত করুন

গুগল হেলথ এপিআই এমন ডেটা টাইপ সরবরাহ করে যা একজন ব্যবহারকারীর ঘুমের ধরণ ট্র্যাক করে, যার মধ্যে রয়েছে ঘুমের সময়কাল, গুণমান এবং বিশ্রামকালীন শারীরিক পরিমাপ। এই পরিমাপগুলো অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে পুনরুদ্ধার, ঘুমের স্বাস্থ্যবিধি এবং দীর্ঘমেয়াদী স্বাস্থ্য প্রবণতা সম্পর্কে ধারণা দিতে সাহায্য করে।

হার্ট রেট ভ্যারিয়েবিলিটি (HRV), অক্সিজেন স্যাচুরেশন (SpO2) এবং শ্বাস-প্রশ্বাসের হারের মতো শারীরবৃত্তীয় পরিমাপগুলো বিশেষভাবে ঘুমের সময় রেকর্ড করা হয়, কারণ তখন শরীর একটি স্থিতিশীল ও বিশ্রামরত অবস্থায় থাকে। এর ফলে, দিনের বেলার মানসিক চাপ, শারীরিক কার্যকলাপ বা পরিবর্তনশীল পরিবেশগত অবস্থার হস্তক্ষেপ ছাড়াই এপিআই (API) ব্যবহারকারীর স্বয়ংক্রিয় স্নায়ুতন্ত্র এবং শ্বাস-প্রশ্বাস সংক্রান্ত স্বাস্থ্যের একটি ভিত্তিস্তর নির্ণয় করতে পারে।

আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কোন মেট্রিকগুলো উপযুক্ত, তা নির্ধারণ করতে এই ডেটা টাইপগুলোর মধ্যে পার্থক্যগুলো বুঝুন।

সমর্থিত ডেটা প্রকার

ঘুম পরিমাপের জন্য এপিআই নিম্নলিখিত ডেটা টাইপগুলো সমর্থন করে:

সারণি: গুগল হেলথ এপিআই ঘুমের ডেটার প্রকারভেদ
ডেটা টাইপ উপলব্ধ
অপারেশন		 পরিধি
দৈনিক হৃদস্পন্দন পরিবর্তনশীলতা
ডেটাটাইপ: daily-heart-rate-variability
ফিল্টার প্যারামিটার: daily_heart_rate_variability
রেকর্ডের ধরণ: দৈনিক

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা করুন, সমন্বয় করুন .health_metrics_and_measurements.readonly
.health_metrics_and_measurements.writeonly
দৈনিক অক্সিজেন স্যাচুরেশন
ডেটাটাইপ: daily-oxygen-saturation
ফিল্টার প্যারামিটার: daily_oxygen_saturation
রেকর্ডের ধরণ: দৈনিক

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা করুন, সমন্বয় করুন .health_metrics_and_measurements.readonly
.health_metrics_and_measurements.writeonly
দৈনিক শ্বাস-প্রশ্বাসের হার
ডেটাটাইপ: daily-respiratory-rate
ফিল্টার প্যারামিটার: daily_respiratory_rate
রেকর্ডের ধরণ: দৈনিক

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা করুন, সমন্বয় করুন .health_metrics_and_measurements.readonly
.health_metrics_and_measurements.writeonly
দৈনিক ঘুমের তাপমাত্রা নির্ণয়
ডেটাটাইপ: daily-sleep-temperature-derivations
ফিল্টার প্যারামিটার: daily_sleep_temperature_derivations তাপমাত্রা নির্ণয়
রেকর্ডের ধরণ: দৈনিক

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা করুন, সমন্বয় করুন .health_metrics_and_measurements.readonly
.health_metrics_and_measurements.writeonly
হৃদস্পন্দন পরিবর্তনশীলতা
ডেটাটাইপ: heart-rate-variability
ফিল্টার প্যারামিটার: heart_rate_variability
রেকর্ডের ধরণ: নমুনা

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা করুন, সমন্বয় করুন .health_metrics_and_measurements.readonly
.health_metrics_and_measurements.writeonly
অক্সিজেন স্যাচুরেশন
ডেটাটাইপ: oxygen-saturation
ফিল্টার প্যারামিটার: oxygen_saturation
রেকর্ডের ধরণ: নমুনা

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা করুন, সমন্বয় করুন .health_metrics_and_measurements.readonly
.health_metrics_and_measurements.writeonly
শ্বাস-প্রশ্বাসের হার ঘুমের সারাংশ
ডেটাটাইপ: respiratory-rate-sleep-summary
ফিল্টার প্যারামিটার: respiratory_rate_sleep_summary
রেকর্ডের ধরণ: নমুনা

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা করুন, সমন্বয় করুন .health_metrics_and_measurements.readonly
.health_metrics_and_measurements.writeonly
ঘুম
ডেটাটাইপ: sleep
ফিল্টার প্যারামিটার: sleep
রেকর্ডের ধরণ: সেশন

সামঞ্জস্যপূর্ণ ডিভাইস

 তালিকা, প্রাপ্তি, সমন্বয়, তৈরি, হালনাগাদ, ব্যাচডিলিট .sleep.readonly
.sleep.writeonly

ঘুমের পর্ব এবং সংক্ষিপ্ত জাগরণ

একটি স্লিপ সেশন ( Sleep ) হলো ঘুমের একটি স্বতন্ত্র ঘটনা, যেমন রাতের একটিমাত্র ঘুম বা দিনের বেলার একটি ছোট ঘুম। এর মধ্যে ঘুমের পরস্পর সম্পর্কহীন বিভিন্ন পর্যায়ের বিশদ বিবরণের পাশাপাশি সংক্ষিপ্ত জাগরণ-পরিবর্তনের বিরতিও অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা ‘শর্ট অ্যাওয়েকেনিং’ বা স্বল্পস্থায়ী জাগরণ নামে পরিচিত।

  • ঘুমের পর্যায় ( Sleep ) : এটি ঘুমের একটি স্বতন্ত্র ঘটনাকে ( LIGHT , DEEP , REM , AWAKE পর্যায়) বোঝায়, যা মূল বিশ্রামের অবিচ্ছিন্ন সময়রেখাকে বিভক্ত করে।
  • সংক্ষিপ্ত জাগরণ ( shortAwakenings ) : বিশ্রামের সময় ঘটা ক্ষণস্থায়ী জাগ্রত অবস্থা পরিবর্তন বা জেগে ওঠা। ঘুমের সাধারণ AWAKE অবস্থার ব্যবধানের (যা পরস্পর বিচ্ছিন্ন অবিচ্ছিন্ন পর্যায়ক্রমকে বিভক্ত করে) বিপরীতে, সংক্ষিপ্ত জাগরণগুলো হলো স্বতন্ত্র অংশ যা পার্শ্ববর্তী ঘুমের পর্যায়গুলোর সাথে মিলে যেতে পারে। এগুলো ঘুমের প্রধান পর্যায় কাঠামোকে ব্যাহত না করেই অস্থিরতা এবং ক্ষণস্থায়ী জাগরণ সম্পর্কে সূক্ষ্ম ধারণা দেয়।
  • রাতের বেলা ঘুম ভেঙে যাওয়া : মধ্যরাতে ঘুম ভেঙে যাওয়া (যেমন জল খাওয়ার জন্য ওঠা) ডিভাইসের সেন্সর ফিউশনের (অ্যাক্সেলেরোমিটার, জাইরোস্কোপ এবং স্টেপ কাউন্ট) মাধ্যমে শনাক্ত করা হয়। ওয়েব এপিআই-তে, অ্যাপ্লিকেশনগুলি "wake" (সাধারণ ঘুম) বা "awake" (ঘুমের বিভিন্ন পর্যায়) লেভেল দিয়ে চিহ্নিত সময়কাল ফিল্টার করে রাতের বেলা ঘুম ভেঙে যাওয়া শনাক্ত করতে পারে।

উদাহরণ 

{
  "name": "sleeps/12345",
  "startTime": "2026-04-20T22:30:00Z",
  "endTime": "2026-04-21T06:30:00Z",
  "sleepType": "STAGES",
  "minutesToFallAsleep": 15,
  "minutesAfterWakeup": 10,
  "sleepStages": [
    {
      "startTime": "2026-04-20T22:30:00Z",
      "endTime": "2026-04-20T23:45:00Z",
      "type": "LIGHT"
    },
    {
      "startTime": "2026-04-20T23:45:00Z",
      "endTime": "2026-04-21T01:15:00Z",
      "type": "DEEP"
    }
  ],
  "shortAwakenings": [
    {
      "startTime": "2026-04-20T23:10:00Z",
      "endTime": "2026-04-20T23:11:30Z",
      "type": "AWAKE"
    }
  ]
}

একটি ঘুমের সেশন তৈরি করুন

একটি স্লিপ সেশন এন্ট্রি তৈরি করতে, sleep ডেটা পয়েন্টস এন্ডপয়েন্টে একটি POST রিকোয়েস্ট পাঠান। রেসপন্সটিতে একটি name ফিল্ড থাকে, যাতে data-point-id থাকে, যা একটি আপডেট (প্যাচ) বা ডিলিট রিকোয়েস্টে ব্যবহার করা যেতে পারে।

অনুরোধ 

POST https://health.googleapis.com/v4/users/me/dataTypes/sleep/dataPoints
Authorization: Bearer access-token
Content-Type: application/json

{
  "sleep": {
    "interval": {
      "startTime": "2026-06-07T22:00:00Z",
      "startUtcOffset": "-14400s",
      "endTime": "2026-06-08T06:00:00Z",
      "endUtcOffset": "-14400s"
    },
    "type": "STAGES",
    "stages": [
      {
        "startTime": "2026-06-07T22:00:00Z",
        "startUtcOffset": "-14400s",
        "endTime": "2026-06-07T22:30:00Z",
        "endUtcOffset": "-14400s",
        "type": "LIGHT"
      },
      {
        "startTime": "2026-06-07T22:30:00Z",
        "startUtcOffset": "-14400s",
        "endTime": "2026-06-07T23:45:00Z",
        "endUtcOffset": "-14400s",
        "type": "DEEP"
      },
      {
        "startTime": "2026-06-07T23:45:00Z",
        "startUtcOffset": "-14400s",
        "endTime": "2026-06-08T02:15:00Z",
        "endUtcOffset": "-14400s",
        "type": "LIGHT"
      },
      {
        "startTime": "2026-06-08T02:15:00Z",
        "startUtcOffset": "-14400s",
        "endTime": "2026-06-08T02:45:00Z",
        "endUtcOffset": "-14400s",
        "type": "REM"
      },
      {
        "startTime": "2026-06-08T02:45:00Z",
        "startUtcOffset": "-14400s",
        "endTime": "2026-06-08T05:15:00Z",
        "endUtcOffset": "-14400s",
        "type": "LIGHT"
      },
      {
        "startTime": "2026-06-08T05:15:00Z",
        "startUtcOffset": "-14400s",
        "endTime": "2026-06-08T06:00:00Z",
        "endUtcOffset": "-14400s",
        "type": "REM"
      }
    ]
  }
}

প্রতিক্রিয়া 

{
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.devicesandservices.health.v4.DataPoint",
    "name": "users/user-id/dataTypes/sleep/dataPoints/data-point-id",
    "sleep": {
      "interval": {
        "startTime": "2026-06-07T22:00:00Z",
        "startUtcOffset": "-14400s",
        "endTime": "2026-06-08T06:00:00Z",
        "endUtcOffset": "-14400s"
      },
      "type": "STAGES",
      "stages": [
        {
          "startTime": "2026-06-07T22:00:00Z",
          "startUtcOffset": "-14400s",
          "endTime": "2026-06-07T22:30:00Z",
          "endUtcOffset": "-14400s",
          "type": "LIGHT"
        },
        {
          "startTime": "2026-06-07T22:30:00Z",
          "startUtcOffset": "-14400s",
          "endTime": "2026-06-07T23:45:00Z",
          "endUtcOffset": "-14400s",
          "type": "DEEP"
        },
        {
          "startTime": "2026-06-07T23:45:00Z",
          "startUtcOffset": "-14400s",
          "endTime": "2026-06-08T02:15:00Z",
          "endUtcOffset": "-14400s",
          "type": "LIGHT"
        },
        {
          "startTime": "2026-06-08T02:15:00Z",
          "startUtcOffset": "-14400s",
          "endTime": "2026-06-08T02:45:00Z",
          "endUtcOffset": "-14400s",
          "type": "REM"
        },
        {
          "startTime": "2026-06-08T02:45:00Z",
          "startUtcOffset": "-14400s",
          "endTime": "2026-06-08T05:15:00Z",
          "endUtcOffset": "-14400s",
          "type": "LIGHT"
        },
        {
          "startTime": "2026-06-08T05:15:00Z",
          "startUtcOffset": "-14400s",
          "endTime": "2026-06-08T06:00:00Z",
          "endUtcOffset": "-14400s",
          "type": "REM"
        }
      ]
    }
  }
}

ঘুমের কার্যকারিতা এবং লেটেন্সি মেট্রিক্স

ঘুমের পর্যায় এবং শারীরবৃত্তীয় মেট্রিক্স ছাড়াও, এপিআইটি ঘুমের গুণমান এবং ঘুম আসার সময়কে পরিমাপ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক্স প্রদান করে। স্লিপ এফিসিয়েন্সি এবং স্লিপ অনসেট ল্যাটেন্সি হলো প্রচলিত ক্লিনিক্যাল মেট্রিক্স, যা বর্ণনা করে একজন ব্যবহারকারী বিছানায় কাটানো মোট সময়ের তুলনায় কতটা কার্যকরভাবে বিশ্রাম নেন এবং এর মাধ্যমে ঘুমের স্বাস্থ্যবিধি ও প্রশান্তি সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।

ঘুমের কার্যকারিতা স্কোর

ঘুমের কার্যকারিতা একটি প্রচলিত পরিমাপ, যা বিছানায় কাটানো মোট সময়ের তুলনায় ঘুমিয়ে কাটানো সময়ের অনুপাত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এপিআই (API) নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করে ঘুমের কার্যকারিতা গণনা করে:

Sleep Efficiency Score = round( (Total Minutes Asleep / Total Minutes In Bed) * 100 )

ঘুমের স্তর (পর্যায়) বিভাজনের ঠিক আগে কর্মদক্ষতার স্কোর গণনা করা হয়। এপিআই প্রতিক্রিয়ায় ( summary.minutesAsleep ফিল্ডে) ফেরত আসা মোট ঘুমের মিনিট, ঘুমের স্তরগুলো গণনা করার পরের চূড়ান্ত ফলাফলকে প্রতিফলিত করে।

যদি কোনো ব্যবহারকারী বা গবেষক ম্যানুয়ালি কোনো স্লিপ লগের শুরু বা শেষের সময় পরিবর্তন করেন, তাহলে এপিআই নতুন শয়ন ও জাগরণের সময়সীমার মধ্যে রেকর্ড করা সেন্সর ডেটা অনুযায়ী স্লিপ এফিসিয়েন্সি স্কোর পুনরায় গণনা করে এবং স্টেজ পার্টিশনগুলো সমন্বয় করে।

ঘুম আসতে বিলম্ব

স্লিপ অনসেট ল্যাটেন্সি পরিমাপ করে একজন ব্যবহারকারী যখন ঘুমাতে চান (অর্থাৎ বিছানায় যাওয়ার বা আলো নিভানোর সময় শুরু হওয়ার পর থেকে ঘুম আসা পর্যন্ত অতিবাহিত সময়।

অটো-ডিটেকশন ( auto_detect ) ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হওয়া লগগুলির ক্ষেত্রে, minutesToFallAsleep ডিফল্ট মান 0 হয়, কারণ ঘুমিয়ে পড়ার কোনো সুস্পষ্ট অভিপ্রায় লগ করা হয়নি। যখন বিছানায় যাওয়ার শুরুর সময় ম্যানুয়ালি রেকর্ড বা সম্পাদনা করা হয় (লগটিকে manual এ রূপান্তর করে), তখন API, minutesAfterWakeup সাথে minutesToFallAsleep গণনা করে এবং পূরণ করে।

গবেষণা এবং ম্যানুয়াল লগিংয়ের জন্য নির্দেশিকা

যখন অংশগ্রহণকারীরা বিছানায় যাওয়ার শুরু এবং শেষের সময় ম্যানুয়ালি রেকর্ড বা সামঞ্জস্য করেন:

  1. বিছানার সীমানা হালনাগাদ করলে timeInBed ব্যবধান পরিবর্তিত হয়।
  2. নতুন উইন্ডোর মধ্যে সেন্সর ডেটা মূল্যায়ন করার জন্য ঘুমের স্তর এবং পর্যায় বিভাজন স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য হয়।
  3. আপডেট করা টাইম উইন্ডোর উপর ভিত্তি করে স্লিপ এফিসিয়েন্সি স্কোর, minutesToFallAsleep এবং minutesAfterWakeup পুনরায় নির্ণয় করা হয়।

দৈনিক ঘুমের তাপমাত্রা নির্ণয়

দৈনিক ঘুমের তাপমাত্রা পরিমাপ একজন ব্যবহারকারীর ঘুমের সময় তার স্বাভাবিক তাপমাত্রার তুলনায় ত্বকের তাপমাত্রার পরিবর্তন নির্ণয় করে। এই তথ্য সাধারণত দিনে একবার, গভীর ঘুমের পর জানানো হয়।

শ্বাসপ্রশ্বাসের হার

শ্বাস-প্রশ্বাসের হার ব্যবহারকারীর প্রতি মিনিটে শ্বাসের সংখ্যা পরিমাপ করে। ঘুমের সময়, এটি ঘুমের গুণমান এবং সম্ভাব্য ব্যাঘাত নিরীক্ষণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিমাপক। এপিআইটি নমুনা শ্বাস-প্রশ্বাসের হার ( respiratory-rate ), দৈনিক সারাংশ ( daily-respiratory-rate ), এবং সেশন-ভিত্তিক ঘুমের সারাংশ ( respiratory-rate-sleep-summary ) সমর্থন করে।

হৃদস্পন্দনের পরিবর্তনশীলতা (HRV)

HRV প্রতিটি হৃদস্পন্দনের মধ্যবর্তী সময়ের তারতম্য পরিমাপ করে। এটি স্বয়ংক্রিয় স্নায়ুতন্ত্রের অবস্থার একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক; ঘুমের সময় উচ্চ HRV সাধারণত ভালো পুনরুদ্ধার এবং প্রস্তুতির ইঙ্গিত দেয়, অন্যদিকে কম HRV মানসিক চাপ বা অতিরিক্ত প্রশিক্ষণের লক্ষণ হতে পারে। API নমুনা HRV ( heart-rate-variability ) এবং দৈনিক সারাংশ ( daily-heart-rate-variability ) সমর্থন করে।

অক্সিজেন স্যাচুরেশন (SpO2)

SpO2 হলো রক্তে থাকা মোট হিমোগ্লোবিনের সাপেক্ষে অক্সিজেন-সম্পৃক্ত হিমোগ্লোবিনের শতাংশ। ঘুমের সময় SpO2 পর্যবেক্ষণ করা সম্ভাব্য শ্বাস-প্রশ্বাসের সমস্যা শনাক্ত করতে এবং ব্যবহারকারী সারারাত ধরে অক্সিজেনের পর্যাপ্ত মাত্রা বজায় রাখছেন কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই এপিআই (API) নমুনা SpO2 ( oxygen-saturation ) এবং দৈনিক সারাংশ ( daily-oxygen-saturation ) সমর্থন করে।

ঘুমের স্বাস্থ্য এবং পুনরুদ্ধারের সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি

যদিও প্রতিটি পরিমাপক নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, তবুও সেগুলো একে অপরের সাথে গভীরভাবে সম্পর্কিত এবং একত্রে একজন ব্যবহারকারীর আরোগ্যের একটি সামগ্রিক চিত্র তুলে ধরে। ঘুমের পর্যায়গুলো (হালকা, গভীর, REM) বিশ্রামের কাঠামোগত ভিত্তি প্রদান করে, অন্যদিকে HRV এবং SpO2-এর মতো শারীরবৃত্তীয় সূচকগুলো নির্দেশ করে যে শরীর সেই বিশ্রামে শারীরিকভাবে কীভাবে সাড়া দিচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, সর্বোত্তম গভীর ঘুমসহ একটি উচ্চ-মানের ঘুমের সেশনের সাথে প্রায়শই উচ্চতর HRV-এর সম্পর্ক দেখা যায়, যা স্বয়ংক্রিয় স্নায়ুতন্ত্রের কার্যকর আরোগ্যকে নির্দেশ করে।

শ্বাস-প্রশ্বাসের হার এবং ঘুমের তাপমাত্রার তথ্যের সাথে এগুলোকে একত্রিত করে অ্যাপ্লিকেশনগুলো সম্ভাব্য ব্যাঘাত শনাক্ত করতে পারে। শ্বাস-প্রশ্বাসের হারে হঠাৎ বৃদ্ধি বা ঘুমের তাপমাত্রায় কোনো বিচ্যুতি একজন ব্যবহারকারী কেন পুনরুদ্ধারমূলক পর্যায়ে কম সময় কাটিয়েছেন, তার প্রেক্ষাপট বুঝতে সাহায্য করে। এই ধরনের ডেটা একসাথে বিশ্লেষণ করে ডেভেলপাররা ঘুমের স্বাস্থ্যবিধি এবং দীর্ঘমেয়াদী স্বাস্থ্য প্রবণতার একটি ব্যাপক মূল্যায়ন প্রদান করতে পারেন।

নির্দেশিকা

আপনার অ্যাপে ঘুমের মেট্রিক অন্তর্ভুক্ত করার সময় এই নির্দেশিকাগুলি ব্যবহার করুন:

  • সেশন বিবরণ : কোনো ব্যবহারকারীর ঘুমের পর্যায় (হালকা, গভীর, REM, জাগ্রত) এবং স্বল্পকালীন জাগরণ দেখানোর জন্য, sleep ডেটা টাইপটি কোয়েরি করুন।
  • রাতের বেলা ঘুম ভেঙে যাওয়া : সেন্সরের সরাসরি ডেটা স্ট্রিম ছাড়াই মাঝরাতের ঘুম ভাঙার ঘটনা ট্র্যাক করতে, sleep পর্যায় ব্যবধানগুলো পরীক্ষা করুন এবং AWAKE (অথবা ক্লাসিক স্লিপ লগের জন্য wake ) পর্যায়ের আইটেমগুলো ফিল্টার করুন।
  • লেটেন্সি এবং এফিসিয়েন্সি : স্লিপ লেটেন্সি বিশ্লেষণের জন্য minutesToFallAsleep এবং স্লিপ এফিসিয়েন্সি ফর্মুলা ব্যবহার করুন। মনে রাখবেন যে, যখন স্লিপ লগ ম্যানুয়ালি এডিট করা হয় বা স্পষ্টভাবে লগ করা হয়, তখন minutesToFallAsleep মান স্বয়ংক্রিয়ভাবে যুক্ত হয়।
  • শারীরবৃত্তীয় পর্যবেক্ষণ : উন্নত স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের জন্য, ঘুমের সেশনের ডেটার সাথে respiratory-rate-sleep-summary , daily-sleep-temperature-derivations , daily-heart-rate-variability এবং daily-oxygen-saturation মতো শারীরবৃত্তীয় এবং পুনরুদ্ধারের মেট্রিকগুলো একত্রিত করুন।
  • সমন্বয় : বিভিন্ন ডিভাইস (যেমন, একটি পরিধানযোগ্য ডিভাইস এবং একটি ম্যাট্রেস সেন্সর) থেকে আসা ওভারল্যাপিং স্লিপ লগগুলিকে একটি একক "প্রধান" স্লিপ রেকর্ডে একত্রিত করা নিশ্চিত করতে reconcile অপারেশনটি ব্যবহার করুন।

গভীর ঘুমে মোট সময় গণনা করুন

কোনো নির্দিষ্ট রাতে একজন ব্যবহারকারী পুনরুদ্ধারমূলক গভীর ঘুমের পর্যায়ে মোট কত সময় কাটিয়েছেন তা গণনা করতে:

  1. নির্দিষ্ট সময়সীমার জন্য sleep ডেটা টাইপ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন।
  2. পর্যায় তালিকাটি পুনরাবৃত্তি করুন এবং সেই ব্যবধানগুলি চিহ্নিত করুন যেখানে type DEEP ।
  3. প্রতিটি গভীর ঘুমের বিরতির সময়কাল (শেষ সময় - শুরুর সময়) গণনা করুন এবং সেগুলোর যোগফল বের করুন।

প্রাপ্ত যোগফলটি সেই সেশনের গভীর ঘুমের মোট শারীরিক সময়কাল নির্দেশ করে।

পূর্ববর্তী
ধাপ
পরবর্তী
মহিলাদের স্বাস্থ্য