1.一种智能健康监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

（1）通过传感器实时获取监测数据；所述获取监测数据包括：室内温度、空气颗粒物污染、心冲击信号；

（2）提取固定时间段长度  的心冲击信号数据，计算前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，生成时间段长度 的差值数据；计算时间段长度 内差值超过第一阈值的数量 及平均差值 ；

（3）设定温度预设第二阈值、颗粒物污染数据预设第三阈值；根据温度数据、颗粒物污染数据是否超过第二阈值、第三阈值，决定温度控制装置开关和空气净化装置开关；

（4）根据数量 ，设定第四阈值，确定温度控制装置和空气净化装置，运行状态；

（5）根据数量 ，平均差值 ，应用KNN分类算法聚类，参照聚类结果，判断监测对象的潜在疾病患病风险结果。

2.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，所述生成时间段长度 的差值数据，为计算所述时间段长度 的心冲击信号数据中前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，用所述差值替换所述时间段长度 的心冲击信号数据中后面波峰或波谷的值；所述时间段长度 的心冲击信号数据中其余数值改为零；由此生成时间段长度 的差值数据。

3.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，所述计算时间段长度 内差值超过第一阈值的数量 及平均差值 ；所述第一阈值包括多个阈值段；根据不同的阈值段生成，数量 及平均差值 ;将监控对象的 及平均差值 数据；同患有不同程度的阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者、房颤患者，健康人群的典型状态的 或平均差值 数据；进行KNN分类算法聚类，根据聚类结果，判定潜在疾病患病风险结果。

4.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，当数量 在设定的连续的时间段内，超过第四阈值；则启动或加大温度控制装置将温度控制在低温适宜温度，同时启动或加大空气净化装置保持空气质量。

5.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，根据非接触性压电陶瓷传感器或者毫米波雷达传感器，采集数据并分离出心冲击信号；根据心冲击信号获得实时的心跳频率，根据心跳频率监控对象的状态。

6.根据权利要求5所述智能健康监测方法，其特征在于，通过毫米波雷达传感器，监测人员姿态，当处于跌倒状态时，系统报警。

7.根据权利要求1所述智能健康监测方法，其特征在于，根据监控对象的 及平均差值 每日数据超过第五阈值的时间长度，判断睡眠的质量状态。

8.根据权利要求4所述智能健康监测方法，其特征在于，

健康状态下在时间段长度 内差值超过第一阈值的数量为 ,所述第四阈值设置为；当数量 在设定的连续的时间段内，超过第四阈值；则启动或加大温度控制装置将温度控制在低温适宜温度，同时启动或加大空气净化装置保持空气质量。

9.一种智能健康监测系统，其特征在于，包括：

传感器数据采集模块，用于实时采集传感器数据，至少包括内温度、空气颗粒物污染、心冲击信号数据；

心冲击信号数据处理模块，用于提取固定时间段长度 的心冲击信号数据，计算前后相邻波峰波谷或者波谷波峰差值，生成时间段长度 的差值数据；计算时间段长度 内差值超过第一阈值的数量 及平均差值 ；

控制管理模块，用于根据温度数据、颗粒物污染数据是否超过第二阈值、第三阈值，温度控制装置开关和空气净化装置开关；根据数量 是否超过第四阈值，确定温度控制装置和空气净化装置，运行状态；

健康评价模块，用于根据数量 ，平均差值 ，应用KNN分类算法聚类，参照聚类结果，判断监测对象的潜在疾病患病风险结果。

10.一种智能健康监测装置，其特征在于，包括：传感器，储存器，处理器，无线传输装置、显示装置；

所述传感器用于收集信号并将收集的信号数据传输给所述储存器；

所述储存器用于储存收集的信号数据，处理器执行所述计算机程序后得到的数据；以及被处理器执行的计算机程序；

所述处理器用于执行所述计算机程序，包括实现如权利要求1至8任一项所述智能健康监测方法；

所述显示装置用于显示处理器执行所述计算机程序后得到的数据；

所述无线传输装置，用于将收集的信号数据传输给所述储存器；并将处理器执行所述计算机程序后得到的数据传输到显示装置。