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睡眠长不等于睡得好 Garmin佳明带你解锁睡眠秘密

体育综合

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你是不是每天都有这样的疑问:明明昨晚已经睡了8个多小时,为什么早上起床仍然哈欠连天?然而,有时候睡眠时间很短,为什么却感觉神清气爽?下面,通过Garmin的高级睡眠监测功能,带你解锁睡眠的秘密。

1、Garmin的高级睡眠监测是什么?

熟悉Garmin的人都知道,Garmin的设备大多具有睡眠监测功能,最近还在睡眠数据中新增了一项数值:REM。此前,借助于Garmin的光学心率,Garmin设备仅可通过监测翻身频率来判断睡眠深度。现在,特定表款可以使用量测心率变异度(Heart Rate Variability, HRV),来得知自己的REM睡眠。那么,这意味着什么呢?

人们正常的睡眠结构周期分两个时相:非快速眼动睡眠期(NREM)和快速眼动睡眠期(REM)。NREM与REM交替出现,交替一次称为一个睡眠周期,两种循环往复,每夜通常有 4~5个睡眠周期,每个周期90~110分钟。

随着年龄、生活作息、营养、饮食的外在因素,会导致周期改变,影响睡眠品质,甚至可能导致失眠等问题。增加REM监测功能后,Garmin设备可以记录每晚的浅睡、深睡和REM(快速眼动)睡眠、醒着的时间占比。

这样,就可以掌握更完整、更准确的睡眠周期变化和深度,也更了解自己的睡眠品质。通过Garmin Connect应用,就可以获取更为精确的睡眠报告。这也是Garmin设备最新升级的REM高级睡眠监测能够做到的,而并非市面上同类产品使用动作捕捉来作为判断标准。

2、什么是REM睡眠?

国际睡眠医学将睡眠阶段分为五期:入睡期、浅睡期、熟睡期、深睡期、快速动眼期。

阶段1是睡眠的开始,昏昏欲睡的感觉就属于这一阶段。此时脑波开始变化,频率渐缓,振幅渐小。

浅睡期

阶段2开始正式睡眠,属于浅睡阶段。此时脑波渐呈不规律进行,频率与振幅忽大忽小,其中偶尔会出现被称为“睡眠锭”的高频、大波幅脑波,以及被称为“K结”的低频、很大波幅脑波。

熟睡期和深睡期

阶段3和阶段4是沉睡阶段,被试不易被叫醒。此时脑波变化很大,频率只有每秒1~2周,但振幅增加较大,呈现变化缓慢的曲线。这四个阶段的睡眠共要经过约60~90分钟,而且均不出现眼球快速跳动现象,故统称为非快速眼动睡眠(non-rapid eye movement sleep,简称non-REMs)。

快速眼动期

在阶段5,脑波迅速改变,出现与清醒状态时的脑波相似的高频率、低波幅脑波,但其中会有特点鲜明的锯齿状波。睡眠者通常会有翻身的动作,并很容易惊醒,似乎又进入阶段1的睡眠,但实际是进入了一个被称为快速眼动睡眠(rapid eye movement sleep,简称REMs)的睡眠阶段。因为,此时除了脑波的改变之外,被试的眼球会呈现快速跳动现象。如果此时将其唤醒,大部分人报告说正在做梦。因此,REM就成为睡眠第五个阶段的重要特征,也成为心理学家研究做梦的重要根据。

3、为什么睡眠时间长还犯困?

关于睡眠,很多人会陷入睡眠长等于睡得好的误区。实际上,睡眠取决于质和量两个方面,睡眠时间长不代表睡眠质量高。通常,每晚会交替进行浅层睡眠和深层睡眠,大多数成年人每晚应保证8小时的睡眠时间。如果你的睡眠时间不足3小时,会对健康产生负面影响。若REM睡眠不足,人就会变得困惑,抑郁或易怒。若NREM睡眠不足,人将会变得疲劳,无精打采,并且会降低免疫反应。但是,如果你的数次睡眠都不足3小时,但是累计有4个半小时的高质量深度睡眠,就可以消除一定程度的疲劳。

并且为了提高睡眠质量,大家可以有针对性的调整睡眠时间,尽量让自己的熟睡期处在低光源、无声音干扰等时间段;并且提高睡眠环境,比如选择好的床垫、调整合适的室温、减少睡前的水分、饮食的摄入等。

4、如何依靠新升级版本的监测功能自己的睡眠质量?

全新升级的睡眠监测功能,则可以有效监测用户的睡眠质量,而并非只是简单通过用户的翻身来测算睡眠层次,汇总的数据可以更加真实的记录整晚的各阶段睡眠时长。体验高级睡眠监测功能,使用步骤如下:

① 在睡觉前至少2小时戴上设备,并在睡觉时让设备保持在开机状态。

② 确保设备的心率监测功能已打开,并且设备松紧度适当,贴身且舒适。

③ 设置设备,使得将高级睡眠监测用作首选活动跟踪器。

5、支持REM功能的Garmin设备有哪些?

目前,支持REM功能的表款包括Fenix 5 Plus系列、Vivomove HR、Vivosport、Vivosmart 3;未来支持表款包括Forerunner645、Vivoactive 3、Fenix 5系列、Forerunner 935、Vivoactive 3M、Fenix Chronos。都需要大家将设备版本升级至最新版本即可。

那么,你的睡眠质量怎样呢?有需要的小伙伴可以入手一款Garmin设备,全面认识自己的睡眠质量之后,就可以有针对性的提高自己的睡眠质量。相较以往透过动作捕捉来测算的不准确性,目前特定表款可以透过睡眠中的心率变异度(与日常心率监测类似)的方式,来捕捉用户的REM睡眠状态,使得整个睡眠数据监测再上一个新的台阶。

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