1.一种睡眠检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过移动终端的传感器采集睡眠信号；

对采集的所述睡眠信号进行预处理；其中，所述预处理包括去噪处理和归一化处理；

根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态；

在输出睡眠状态之后，还包括：

采用多个指标量化所述睡眠状态，所述多个指标包括微觉醒指数和睡眠评分；

其中，所述微觉醒指数 = （1/深度睡眠状态所占比例）醒来次数所述睡眠评分 = 100 -（1/深度睡眠状态所占比例）（1/睡眠效率）醒来次数，所述睡眠效率为深度睡眠时间与浅度睡眠时间之比，所述醒来次数为深度睡眠状态与浅度睡眠状态之间切换的次数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过移动终端的传感器采集睡眠信号包括：通过移动终端的传感器采集预定时间内的多个加速度数据，所述加速度数据包括x轴方向的加速度、y轴方向的加速度以及z轴方向的加速度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态包括：根据预处理后的每个加速度数据计算出合加速度，得到多个合加速度；

选取所述多个合加速度中的中位数作为数据均值；

计算每个合加速度与所述数据均值的差的绝对值，得到每个合加速度的绝对强度；

根据每个合加速度的绝对强度，计算均值和标准差；

根据所述均值和标准差计算睡眠阈值；

当当前预定时间内采集的睡眠信号中存在超过预定数量的睡眠信号的强度大于所述睡眠阈值，则输出的睡眠状态为浅睡眠状态，否则输出的睡眠状态为深度睡眠状态；

其中，所述睡眠信号的强度为根据预处理后的加速度数据计算得到的合加速度。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在输出睡眠状态之后，还包括：将所述睡眠状态转换成对应的离散数值；

对所述离散数值进行拟合获得曲线函数；

显示所述曲线函数对应的曲线图以展示连续的睡眠状态。

5.一种睡眠检测装置，其特征在于，所述装置包括：信息采集模块，用于通过移动终端的传感器采集睡眠信号；

预处理模块，用于对采集的所述睡眠信号进行预处理；其中，所述预处理包括去噪处理和归一化处理；

睡眠状态输出模块，用于根据预处理后的睡眠信号建立数学模型，基于所述数学模型输出睡眠状态；

量化模块，用于在输出睡眠状态之后，采用多个指标量化所述睡眠状态，所述多个指标包括微觉醒指数和睡眠评分；

其中，所述微觉醒指数 = （1/深度睡眠状态所占比例）醒来次数所述睡眠评分 = 100 -（1/深度睡眠状态所占比例）（1/睡眠效率）醒来次数，所述睡眠效率为深度睡眠时间与浅度睡眠时间之比，所述醒来次数为深度睡眠状态与浅度睡眠状态之间切换的次数。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述信息采集模块具体用于，通过移动终端的传感器采集预定时间内的多个加速度数据，所述加速度数据包括x轴方向的加速度、y轴方向的加速度以及z轴方向的加速度。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述睡眠状态输出模块包括：第一计算单元，用于根据预处理后的每个加速度数据计算出合加速度，得到多个合加速度；

选取单元，用于选取所述多个合加速度中的中位数作为数据均值；

第二计算单元，用于计算每个合加速度与所述数据均值的差的绝对值，得到每个合加速度的绝对强度；

第三计算单元，用于根据每个合加速度的绝对强度，计算均值和标准差；

第四计算单元，用于根据所述均值和标准差计算睡眠阈值；

睡眠状态输出单元，用于当当前预定时间内采集的睡眠信号中存在超过预定数量的睡眠信号的强度大于所述睡眠阈值，则输出的睡眠状态为浅睡眠状态，否则输出的睡眠状态为深度睡眠状态；其中，所述睡眠信号的强度为根据预处理后的加速度数据计算得到的合加速度。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：转换模块，用于在输出睡眠状态之后，将所述睡眠状态转换成对应的离散数值；

拟合模块，用于对所述离散数值进行拟合获得曲线函数；

显示模块，用于显示所述曲线函数对应的曲线图以展示连续的睡眠状态。