1.一种基于小波分析的呼吸异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：
设计湿度传感器，利用湿度传感器监测到用户的呼吸波形信号；
利用基于插值函数的拟合方法对呼吸波形信号进行拟合，确定呼吸波形信号的频带边界；
根据所确定的频带边界设计小波滤波器，利用小波滤波器对呼吸波形信号进行自适应分解处理，得到自适应分解信号；
利用小波阈值函数对自适应分解信号进行降噪处理，得到降噪信号；
利用随机森林模型对降噪后的呼吸信号进行呼吸异常识别监测。
2.如权利要求1所述的一种基于小波分析的呼吸异常监测方法，其特征在于，所述利用湿度传感器监测到用户的呼吸波形信号，包括：
1)读取湿敏元件在不同湿度环境下的振荡频率；其中湿敏元件的输出信号为方波信号；
2)在同一恒定温度t0下，利用频率补偿公式对湿敏元件的频率进行频率补偿处理，所述频率补偿公式为：
f′＝f+(t-t0)*1.5
其中：
t0为当前环境温度；
t为标准温度，将其设置为20摄氏度；
f为所读取的湿敏元件频率；
f′为补偿后的湿敏元件频率；
3)将不同的相对湿度值分别为11％rh、51％rh、72％rh、85％rh的频率作为标准点，并根据标准点绘制出湿敏元件频率随湿度的变化曲线；
4)当测得未知湿度的输出频率，利用分段线性插值法计算得到用户呼出的湿度值；所述分段线性插值法的公式为：
其中：
x为待测的未知湿度值；
y为所监测到的湿敏元件频率；
(a0，b0)和(a1，b1)为未知湿度值所在频率区间的标准点；
将用户湿度变化的波形作为用户的实时呼吸波形，并将用户的湿度波形信号作为用户的实时呼吸波形信号。
3.如权利要求2所述的一种基于小波分析的呼吸异常监测方法，其特征在于，所述利用基于插值函数的拟合方法对呼吸波形信号进行拟合，包括：
1)对呼吸波形信号进行离散傅里叶变换处理，得到x(k)；
2)利用离散尺度空间公式对x(k)进行离散空间表达处理，所述离散尺度空间公式为：
l(k，δ)＝g(k，δ)x(k)
其中：
g(k，δ)为离散高斯核；
δ为比例系数；
通过不断对离散高斯核进行迭代卷积处理，得到若干不同的尺度l(k,δ)；
3)x(k)在x轴的局部极小值i生成不同尺度的空间曲线，若局部极小值i对应的空间曲线长度小于阈值，则该局部极小值i对应的x轴坐标即为呼吸波形信号的信号边界wi；
4)根据所确定的m个信号边界，将x(k)划分为m个分段，对应的信号边界为w＝{w0，…,wm-1}，其中w0＝0，wm-1为所监测到的湿敏元件频率；
5)在每个分段i内搜索幅值谱x(k)的最大值xi，max，得到m个离散幅值q＝{(x1，max,x1)，…，(xm，max，xm)}，其中xi表示第i个分段内xi，max的横坐标；利用二次样条插值法对q进行拟合，得到曲线y(k)；
6)利用曲线y(k)极小值点的对应频率将x(k)划分为n个频段，这些频段对应的区间边界为w′＝{w′0，…，w′n-1}，即为呼吸波形信号的频带边界。
4.如权利要求3所述的一种基于小波分析的呼吸异常监测方法，其特征在于，所述利用小波滤波器对呼吸波形信号进行自适应分解处理，包括：
所述小波滤波器为：
其中：
β(x)＝x4(35-84x+70x2-20x3)；
εi为第i个频段的控制参数；
利用小波滤波器将呼吸波形信号x(t)进行自适应分解，分解结果如下：
其中：
xi(t)表示第i个频段的呼吸波形信号；
分解得到的自适应分解信号为{x′1(t)，…，x′i(t)，…，x′n(t)}，其中n为所划分的频段数量。
5.如权利要求4所述的一种基于小波分析的呼吸异常监测方法，其特征在于，所述利用小波阈值函数对自适应分解信号进行降噪处理，包括：
所述小波阈值函数为：
其中：
λ为临界阈值。
6.如权利要求5所述的一种基于小波分析的呼吸异常监测方法，其特征在于，所述利用随机森林模型对降噪后的呼吸信号进行呼吸识别监测，包括：
获取n个正常呼吸信号和异常呼吸信号，并将这些信号作为训练集；对训练集进行m轮自助采样(有放回的重复独立采样)，获得m个包含n个训练样本的训练集，再基于这些训练集训练出m棵未剪枝的决策树；
对于每棵决策树，采用基尼系数指标进行决策树的剪枝处理；
采取投票的方式确定最优决策树，并将降噪后的呼吸信号输入到最优决策树中，最终决策树的输出结果为正常呼吸信号/异常呼吸信号。
7.一种基于小波分析的呼吸异常监测系统，其特征在于，所述系统包括：
呼吸信号获取装置，用于利用湿度传感器监测到用户的呼吸波形信号；
数据处理器，用于利用基于插值函数的拟合方法对呼吸波形信号进行拟合，确定呼吸波形信号的频带边界；根据所确定的频带边界设计小波滤波器，利用小波滤波器对呼吸波形信号进行自适应分解处理，得到自适应分解信号；利用小波阈值函数对自适应分解信号进行降噪处理，得到降噪信号；
呼吸异常监测装置，用于利用随机森林模型对降噪后的呼吸信号进行呼吸异常识别监测。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有呼吸异常监测程序指令，所述呼吸异常监测程序指令可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至6中任一项所述的一种基于小波分析的呼吸异常监测的实现方法的步骤。