软件判断深度睡眠的原理主要基于多种传感器的数据收集和分析，以及用户的睡眠习惯和生物特征。以下是一些常见的方法：
动作监测
利用加速度传感器和陀螺仪监测用户的动作，如翻身、呼吸等，从而判断睡眠状态。
深度睡眠时，身体的重量相对较重，手机加速器计得的感应值也较大。
心率监测
通过心率传感器监测心率变化，睡眠时心率稳定，浅睡或清醒时心率波动大。
声音监测
捕捉用户的呼吸声、打鼾声等，通过声音变化来判断睡眠状态。
光线监测
利用光线传感器监测环境光线变化，睡眠时环境光线变化小，清醒时变化大。
身体重量和位移
深度睡眠时，体重会下沉，利用床的重力加速数据来判断睡眠状态。
多导睡眠监测
通过脑电图（EEG）监测脑电波形态，深度睡眠时脑电波为δ波波形，且人一般不容易被叫醒。
使用习惯和环境因素
结合用户的就寝时间、闹钟时间、手机使用状态（如屏幕亮度变化、是否开灯等）以及环境变化（如打鼾情况）来综合判断睡眠质量。
建议
确保传感器准确：手机软件判断深度睡眠的准确性很大程度上取决于传感器（如加速度传感器和陀螺仪）的精确度。确保手机在睡眠期间紧贴身体，以减少误差。
结合多种数据源：单独依靠一种传感器或数据源可能无法准确判断深度睡眠。结合多种数据源（如动作、心率、声音等）可以提高判断的准确性。
用户习惯：用户的睡眠习惯也会影响软件的判断结果。例如，用户晚上使用手机的习惯、打鼾情况等都会对结果产生影响。
通过上述方法，手机软件可以较为准确地判断用户的睡眠状态，包括深度睡眠的时间和质量。然而，这些方法仍存在一定的误差，因此不能完全替代专业的睡眠监测设备。