發(fā)布時間：2021-03-24 06:12

　　阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征（OSAHS）是一種嚴(yán)重影響人們生活的睡眠呼吸障礙,醫(yī)院對于這種疾病的診斷主要通過多導(dǎo)睡眠儀（PSG）實現(xiàn),其成本高昂極為不便,論文通過對鼾聲的一系列研究,對OSAHS患者的鼾聲進行分類,并實現(xiàn)對所分類別的自動識別,進而輔助OSAHS病癥的診斷。針對睡眠鼾聲信號的降噪預(yù)處理,論文提出了一種譜減法與基于子空間投影的維納濾波法相結(jié)合的降噪方法。在疊加了不同能量白噪聲的帶噪信號降噪實驗中,使用該方法處理后的信號,信噪比（SNR）比使用單獨使用譜減法時平均高了約7dB、比單獨使用維納濾波法時平均高了約3d B,并且在均方誤差和與原信號的相干性上也優(yōu)于譜減法和維納濾波法,在對復(fù)雜背景噪聲的實錄鼾聲的降噪實驗中,論文方法同樣取得了優(yōu)于譜減法和維納濾波單獨使用時的效果,很好地降低了信號噪聲并保持了信號的完整性。對于鼾聲的自動識別與提取,論文使用雙門限法和自適應(yīng)閾值法相結(jié)合的方法截取出了睡眠聲信號中的所有有聲段,提出使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鼾聲進行自動識別以區(qū)分鼾聲和非鼾聲。選取了Alexnet和Googlenet兩種當(dāng)前在圖像識別領(lǐng)域功能強大的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別對聲片段的頻譜... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

課題研究流程圖

圖 2-2 有聲段檢測效果圖為了方便對鼾聲的識別工作，需要提取一定的聲學(xué)參數(shù)，并對聲學(xué)參數(shù)做一些特定的處理。常見的聲學(xué)參數(shù)有：基因周期、線性預(yù)測參數(shù)、線性對（LSP）參數(shù)、線性預(yù)測倒譜參數(shù)（LPCC）、Mel 倒譜系數(shù)（MFCC）、動態(tài)差分參數(shù)等，常見的參數(shù)提取方法有：自相關(guān)法、并行處理法、倒譜法、簡化逆濾波法等，這些參數(shù)提取出來以后都是長度不一的向量，冗余度較高，需要根據(jù)不同的需求對聲音信號進行特征變換，從而把我們需要的聲音特征突出出來。特征變換領(lǐng)域比較核心的方法是：線性判別分析法（LDA）獨立分量分析法（ICA）、主要分量分析法（PCA），其主要目的是將聲學(xué)參數(shù)正交化、獨立化。論文使用的是主要分量分析法，主要分量分析法是 Pearson 于 1901 年提出的一種針對非隨機變量的數(shù)據(jù)降維方法，Hotelling 于 1933 年首次將其應(yīng)用到了隨機變量的處理當(dāng)中，其主要思想是把原始數(shù)據(jù)中的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)用變換而來的最核心的成分闡釋通過對數(shù)據(jù)中不重要信息的舍棄整合完成對原始數(shù)據(jù)的特征變化以及數(shù)據(jù)降維，很好地降低了數(shù)據(jù)的冗余度[46]。

д = (2圖 2-3 所示，平面上方的類別為+1，平面下方的定義為-1，分類問題決策函 ( ) = ě ( д ) (2-了尋找分類最優(yōu)超平面，確定其參數(shù) w 和 b，把誤分類點到超平面的總距離數(shù) 1,ii ix ML w b y w x bw (2 P 的誤分類點集為 M，則分類問題抽象為 ,min ,ii iw bx ML w b y w x b (2-過多次迭代，找出符合式（2-8）的超平面參數(shù)。平面 P 對數(shù)據(jù)的分割如圖 2-3 所示，圖中的圓圈和叉分別表示兩類數(shù)據(jù)。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3097217