睡眠對人體健康起著重要的作用。睡眠不足會導致白天疲勞和注意力不集中。除了睡眠時長外,睡眠質(zhì)量也是維持健康的一個重要因素。臨床研究表明,睡眠與許多嚴重的疾病有關(guān),包括糖尿病、肥胖癥和抑郁癥。近些年,隨著高質(zhì)量傳感器的普及,出現(xiàn)了一些致力于開發(fā)低成本的睡眠評估系統(tǒng)的研究�；谑謾C聲音信號的睡眠分析系統(tǒng)成為替代高昂多導睡眠圖的一種廉價和有效的選擇。阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）具有周期性呼吸停止（暫停）和周期性低通氣的特點。這是由于睡覺時全部或部分的氣道塌陷所造成的。當沒有空氣進入肺動脈,血氧水平下降,二氧化碳水平上升,會導致脫氧,隨之而來的是交感神經(jīng)系統(tǒng)興奮,最終造成覺醒。長期下去容易造成睡眠問題和心血管疾病。本文分別利用聲音信號和心電信號對用戶的睡眠狀況、睡眠質(zhì)量進行詳細分析,并對OSA事件進行篩查。具體工作分為以下三個方面:（1）基于聲音信號的睡眠分析方法的研究本文通過智能手機收集聲音數(shù)據(jù),對原始數(shù)據(jù)進行噪聲建模,再對去噪后的信號進行特征提取,然后利用多分類支持向量機對多種睡眠事件進行分類,并對用戶睡眠質(zhì)量和干擾因素進行分析。（2）基于聲音信號的呼吸暫停診斷方法的研究本文通過智能手機收集... 

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 利用聲音信號進行睡眠分析的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 利用聲音信號進行呼吸暫停檢測的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 利用心電信號進行呼吸暫停檢測的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
    1.4 本文的組織安排
第2章 基于聲音信號的睡眠分析方法的研究
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作
    2.3 基于聲音信號的睡眠分析模型
        2.3.1 系統(tǒng)模型
        2.3.2 問題定義
    2.4 睡眠事件及環(huán)境噪聲的檢測
        2.4.1 特征提取
        2.4.2 噪聲檢測
        2.4.3 層次支持向量機模型
    2.5 睡眠質(zhì)量分析
        2.5.1 睡眠質(zhì)量估計方法
    2.6 實驗結(jié)果與分析
        2.6.1 對睡眠事件及環(huán)境噪聲的識別
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于聲音信號的呼吸暫停診斷方法的研究
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 基于聲音信號的呼吸暫停的診斷模型
        3.3.1 系統(tǒng)模型
        3.3.2 問題定義
    3.4 鼾聲檢測
        3.4.1 V-Box算法
        3.4.2 特征提取
        3.4.3 模糊決策樹
    3.5 利用鼾聲進行呼吸暫停診斷
        3.5.1 特征提取
        3.5.2 呼吸暫停檢測
    3.6 實驗結(jié)果與分析
        3.6.1 對呼吸暫�；颊叩淖R別
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于心電信號的呼吸暫停檢測方法的研究
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作
    4.3 基于心電信號的呼吸暫停的檢測模型
        4.3.1 系統(tǒng)模型
        4.3.2 問題定義
    4.4 利用心電信號進行呼吸暫停檢測
        4.4.1 數(shù)據(jù)集
        4.4.2 數(shù)據(jù)預處理
        4.4.3 特征提取
        4.4.4 特征選擇
        4.4.5 分類方法
    4.5 實驗結(jié)果及分析
        4.5.1 不同分類器對呼吸暫停的識別情況
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文及參加的科研項目



本文編號：3681770