本文關鍵詞：基于腦電圖的睡眠自動分期和特征分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文將睡眠腦電信號作為主要分析信號,針對睡眠的各個階段進行自動分期,共分為四個階段,即清醒(Wake)、快速眼動睡眠(REM)、輕度睡眠(Light),和深度睡眠(Deep)。在睡眠中,EEG信號的頻譜會隨著睡眠階段的轉(zhuǎn)換而變化,因此,本文利用快速傅里葉變換(FFT)和小波變換對EEG信號進行頻域和時頻域的分析。本文使用的腦電信號來自于多導睡眠檢測(Polysomnography,PSG),多導睡眠檢測中包括對腦電、肌電、眼電、心電等指標進行測量。采集使用的睡眠腦電數(shù)據(jù)庫包括20名健康人(33.5+14.6歲),樣本腦電數(shù)據(jù)采樣頻率為200Hz,標準為歐洲標準,以.edf結尾。另外,在中國中醫(yī)科學院廣安門醫(yī)院采集了三例樣本數(shù)據(jù)(33.67±4.64歲)。我們首先對EEG信號進行快速傅里葉變換,然后對頻譜結果做符號化,將符號化之后的結果作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入。在每個樣本中使用500個隨機睡眠狀態(tài)(20個樣本,共10000個狀態(tài))進行網(wǎng)絡訓練,剩下的狀態(tài)(20個樣本,約90000個狀態(tài))作為測試集,對四個睡眠狀態(tài)進行自動識別。經(jīng)過測試,符號化對于狀態(tài)識別率具有明顯的提高作用。進一步,我們通過對六個腦電導聯(lián)(F3-M2, F4-M1, C3-M2, C4-M1, O1-M2,02-M1)的EEG信號進行6層小波變換分解,經(jīng)過重構得到各頻段的信號,并進行通道間的相關性分析,驗證了導聯(lián)之間具有一致性。
【關鍵詞】：腦電圖 睡眠分期 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 小波變換
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7;R741.044
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-15
• 1.1 引言7
• 1.2 睡眠及腦電圖7-10
• 1.2.1 睡眠概述7-8
• 1.2.2 PSG檢測的睡眠腦電8
• 1.2.3 腦電信號波形8-10
• 1.3 睡眠自動分期現(xiàn)狀及標準10-14
• 1.3.1 睡眠自動分期現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 睡眠分期標準11-13
• 1.3.3 睡眠自動分期的應用13-14
• 1.4 本文研究內(nèi)容及主要工作14-15
• 第二章 基于功率譜符號化的睡眠自動分期15-29
• 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡15-19
• 2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述15-16
• 2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和算法16-19
• 2.2 基于功率譜符號化的睡眠自動分期19-25
• 2.3 實驗結果25-28
• 2.4 本章小結28-29
• 第三章 睡眠腦電各通道相關性29-48
• 3.1 小波變換理論29-45
• 3.1.1 連續(xù)小波變換29-30
• 3.1.2 離散小波變換30-31
• 3.1.3 小波包分解31-32
• 3.1.4 常用小波函數(shù)介紹32-36
• 3.1.5 小波分析去噪36-38
• 3.1.6 小波包分解去噪38-42
• 3.1.7 小波能量譜42-45
• 3.2 互相關45-46
• 3.3 實驗結果46-47
• 3.4 本章小結47-48
• 第四章 總結和展望48-49
• 參考文獻49-52
• 致謝52-53

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