人的一生中大約有1/3的時間是在睡眠中度過,睡眠質(zhì)量的好壞與人類的身心健康和工作生活有著極為密切的關(guān)系。睡眠過程會經(jīng)歷幾個相對穩(wěn)定的睡眠狀態(tài),醫(yī)學(xué)上稱之為睡眠分期,而睡眠腦電是研究睡眠分期最基本和最有效的途徑。隨著人們對睡眠問題的不斷關(guān)注,便攜式腦電系統(tǒng)將會是未來睡眠監(jiān)測的發(fā)展方向。便攜式腦電系統(tǒng)由于應(yīng)用場景和用戶體驗(yàn)的考慮,大都采用單通道進(jìn)行腦電數(shù)據(jù)的采集。因此,本文主要基于單通道睡眠腦電信號對便攜式腦電系統(tǒng)的睡眠自動分期方法進(jìn)行深入研究。睡眠自動分期是一種高效的模式識別技術(shù),也是睡眠研究的重點(diǎn)問題和關(guān)鍵問題。通過對睡眠自動分期基礎(chǔ)理論的梳理,對睡眠自動分期常用方法的總結(jié)與分析,本文提出了一種基于多分析域的腦電多參數(shù)特征提取方法。該方法首先使用SWT閾值去噪對原始腦電信號的噪聲進(jìn)行了去除,隨后對去噪信號進(jìn)行歸一化處理,以此作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)。然后使用CEEMDAN算法分析歸一化后的信號,得到信號在多時間尺度下的IMF分量,并基于多分析域信號與多個IMF分量,進(jìn)行腦電信號的多參數(shù)特征提取。隨后,研究與對比了睡眠自動分期的分類算法,最終使用Bagging算法作為分類器,根據(jù)提取的特征完成睡眠自動分期工作。同時,基于該方法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)睡眠自動分期原型系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括文件處理模塊、信號去噪模塊、信號分析模塊、分類效果模塊與睡眠自動分期模塊,各模塊為系統(tǒng)的運(yùn)行提供了功能支撐。最后,本文對分期結(jié)果進(jìn)行了分析,使用Sleep-EDF睡眠數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)對原型系統(tǒng)進(jìn)行了測試,驗(yàn)證了系統(tǒng)功能的正確性與完整性。通過測試可以發(fā)現(xiàn),本文提出的方法能夠利用單通道睡眠腦電進(jìn)行較為準(zhǔn)確的自動分期,實(shí)現(xiàn)的原型系統(tǒng)能夠完整的演示自動分期過程,能夠?yàn)楦映墒斓谋銛y式睡眠分期智能系統(tǒng)提供技術(shù)支撐。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN911.7;R740

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本文編號：2825057