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國立陽明交通大學 電機工程學系 王蒞君所指導 鄭博元的 克服人體多樣性對腦電圖與身體姿態分析影響之轉移式學習技術 （2020），提出garmin睡眠不準關鍵因素是什麼，來自於機器學習、腦機介面、感測器、人工智慧、腦電圖。
而第二篇論文國立臺灣大學 電機工程學研究所 連豊力所指導 劉守哲的 基於低價位手環穿戴式裝置之睡眠辨別演算法 （2019），提出因為有 穿戴式裝置、缺失值處理、時間序列、睡眠檢測的重點而找出了 garmin睡眠不準的解答。
garmin睡眠不準進入發燒排行的影片
快樂血氧如何預防？
搶不到血氧機也可用智慧手錶 / 手環
但是它們真的測的準嗎？
我們這次還有邀請醫生來解答
出場的手錶手環們：
1. 小米手環 6
2. realme Watch 2 Pro
3. Fitbit Versa 3
4. Apple Watch 6
5. Garmin Venu 2S
0:00 開始
0:21 什麼是快樂缺氧
1:40 血氧機是什麼
2:40 評分標準
3:19 血氧機數據解讀
3:54 小米手環 6
7:07 realme Watch 2 Pro
9:19 Fitbit Versa 3
11:40 Apple Watch 6
14:17 Garmin Venu 2S
17:01 專業醫生來解答
【製作團隊】
企劃：莫娜
腳本：莫娜
攝影：高小宇
剪輯：高小宇
字幕：高小宇
監製：蜜柑、宇恩、Cookie
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克服人體多樣性對腦電圖與身體姿態分析影響之轉移式學習技術
為了解決garmin睡眠不準 的問題，作者鄭博元 這樣論述：
近年來，基於腦電圖（Electroencephalogram）的被動式腦機介面（Brain-computer Interfaces）為現實世界中的神經監測（Neuromonitoring）技術提供了很大的進步。但是，有兩個主要的挑戰阻礙了腦機介面的發展。首先，人類的多變性嚴重降低了腦機介面的實用性，因為每個人的腦波特徵都不同，因此用戶在每次使用前必須先執行複雜的校準過程。其次，腦電圖數據集的缺乏限制了機器學習和深度學習技術的潛力，因為學習效果取決於訓練數據的充分性。本研究提出了三個基於轉移學習（Transfer learning）的方法來解決腦機介面領域面臨的挑戰，並且實驗於不同的腦機介面數
據集。第一個方法提出了一種實例轉移（Instance transfer）的方法來監測清醒度。與相似的方法相比，此研究所提出之方法的預測準確性提高了16％，並且少使用40％的訓練資料。第二個方法提出了一種用於意象訓練的模型轉移（Model transfer）方法。此方法利用了深度學習的特色，並且可以將學習到的知識轉移給新用戶。第三個方法提出了一種用於在睡眠姿勢監視系統上的自動標記法（Auto-labeling）。結果顯示此系統在跨使用者跟相同使用者的實驗中均可達到約70％的預測準確度。
基於低價位手環穿戴式裝置之睡眠辨別演算法
為了解決garmin睡眠不準 的問題，作者劉守哲 這樣論述：
睡眠不足日益被認為是健康的重要預後參數，並可能導致白天嗜睡。如果人們睡眠不足，可能會在運輸和工廠廠房中造成一些事故，並可能造成生命或財產損失。為避免這種情況，需要不斷警告人們“需要休息”。由於穿戴繁瑣的設備可能會影響人們的日常生活，因此許多人不願意將其戴在身上。本文提出了一種基於時間序列的睡眠檢測方法，該方法具有價格低，重量輕，舒適度高的可穿戴設備Garmin Vivosmart3。儘管低重量設備使人更舒適，但是它具有一個關鍵問題，即其接收生理信號的準確性較低。接收生理信號的準確性較低，可能會導致大量缺失值。本文提出的演算法可以通過減少資料量的方法來解決這個問題。而且由於睡眠是一種不能中斷的
連續行為，因此本文中收集的數據被視為典型的時間序列數據集。針對時間序列數據集的特點，提出了一種基於連續序列發現的睡眠檢測方法。通過進行的幾次實際實驗，在所有受試者中報告的準確性，敏感性和特異性分別為94.79％，97.13％和93.86％。