本發明提供一種睡眠品質評估方法及其對應的運算裝置，利用床邊雷達取得人體胸腹起伏的雷達回波感測資料，再轉換為特徵資料並進行資料分析，以非接觸、低門檻方式評估睡眠品質，特別適用於睡眠呼吸中止等呼吸事件的居家篩檢與長期追蹤。


核心亮點：

1. 床邊非接觸監測：以 FMCW/UWB 雷達在床頭/床邊/床尾取得 I/Q 回波，無需配戴、無需貼片。

2. 從回波抓出「呼吸事件指紋」：把雷達波形轉成可判讀的特徵集合（變異/熵、峰谷與間隔、趨勢走勢等），用訊號本身描述呼吸與睡眠狀態。

3. AI 自動辨識呼吸事件：透過機器學習模型（DNDT、CNN/TCN 等）辨識正常呼吸、低通氣、無呼吸等事件，取代高度依賴人工判讀的流程。

4. 一鍵輸出睡眠品質指標：將事件結果彙整成類 RDI/AHI 等量化指標與睡眠品質分級，支援居家篩檢與長期追蹤。

5. 可落地、可擴充：同一套架構可部署在手機/家電/運算裝置，並可依資料量與場景調整特徵與模型，便於產品化。