软件通过以下技术分辨深度浅睡眠：

一、核心传感器技术

加速度传感器与陀螺仪

多数睡眠监测应用（如蜗牛睡眠）依赖手机内置的加速度传感器和陀螺仪，通过检测睡眠中的动作幅度（如翻身、肢体移动）来判断睡眠状态。例如，深睡眠时身体重量增加，加速度传感器会记录到更明显的重力变化。

重力感应原理

部分应用结合床体重力变化进行判断，当人体进入深睡眠时，身体会自然下沉，通过监测这种微妙重力变化辅助识别深睡阶段。

二、算法与数据处理

动作幅度分析

软件通过算法分析传感器数据，区分正常睡眠动作（如翻身）与深睡期的无意识动作。例如，翻身动作幅度较大且规律时可能被判定为浅睡，而持续的低频重力变化则更倾向深睡。

机器学习与AI模型

部分高端应用可能采用机器学习算法，结合多日睡眠数据优化判断准确性。这些模型能学习到不同睡眠阶段的特征模式，从而更精准地划分深浅睡眠。

三、辅助判断因素

睡眠习惯同步

应用会结合用户的就寝时间、起床时间等习惯数据，分析睡眠周期的连贯性。例如，规律的睡眠-觉醒周期有助于提高判断准确性。

设备兼容性

通过配合智能手环、床垫传感器等硬件设备，软件可获得更全面的生理数据（如心率、体脂率），辅助交叉验证睡眠状态。

四、局限性说明

非接触式检测的不足：

目前主要依赖非接触式传感器，若设备移位或佩戴不当可能影响检测结果。

医学诊断的差异：算法判断与多导睡眠图、脑电图等医学检测存在差异，建议结合专业设备进行深度评估。

综上，软件通过传感器数据采集与算法分析，结合用户习惯及设备辅助，综合判断睡眠深浅状态。