本文關(guān)鍵詞：基于小波變換的睡眠腦電分析　出處：《華南理工大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 小波變換 睡眠腦電分析 睡眠分期 紡錘波檢測

【摘要】：睡眠是一種非常重要的生理活動之一。睡眠質(zhì)量的好壞直接影響了人的健康和生活。隨著現(xiàn)代人的生活節(jié)奏日益加快,各種睡眠疾病也頻繁發(fā)生,睡眠研究工作的意義在逐漸凸顯。由于腦電信號是直接反映大腦活動的生物電信號,所以以睡眠腦電分析為基礎(chǔ)的睡眠活動研究得到越來越多的關(guān)注。睡眠腦電信號本質(zhì)上是一種典型的非線性非平穩(wěn)隨機信號,這使得很多典型的信號分析方法不大適用。小波變換能具有良好的局部化特性,而且在時域和頻域都具有良好的分辨率,因此在睡眠腦電信號分析上具有很大的優(yōu)勢。本文基于小波變化進行腦電分析,分別設(shè)計睡眠分期(Sleep Staging)和紡錘波檢測(Spindle Detection)算法。睡眠分期是根據(jù)睡眠活動的在不同階段的特征,將完整的睡眠分解成若干個典型的睡眠階段,有利于了解睡眠結(jié)構(gòu)以及睡眠質(zhì)量評估。紡錘波是較長的睡眠過程中隨機出現(xiàn)的短暫性腦電活動。紡錘波檢測能為一些睡眠疾病的預(yù)防提供理論指導(dǎo),具有重要意義。雖然目前在這兩個課題上已經(jīng)有很多良好的算法,但是這些算法在準確率和算法復(fù)雜度上還有改善的空間�；贛orlet小波特征,本文提出一種睡眠分期算法。先依據(jù)特征可分性判據(jù)比較小波特征在各個頻率上的區(qū)分度,選取有效頻段。然后利用一種稀疏多元邏輯回歸方法實現(xiàn)睡眠分期。最后在公共數(shù)據(jù)集和實驗室采集的數(shù)據(jù)上對算法進行測試�；贛exh小波特征,本文提出一種紡錘波檢測算法。先提取了腦電信號的Mexh小波特征,然后結(jié)合相鄰的采樣點的小波特性作局部化分析,將原始信號轉(zhuǎn)化為二值信號。最后利用滑動窗口估計二值信號上的每個采樣點為紡錘波的概率,結(jié)合紡錘波的時間約束條件完成檢測。本文也提出一種更為科學的評估方法和指標,在公共數(shù)據(jù)集上評估了本文算法和其他四種算法的性能。實驗結(jié)果表明,本文的睡眠分期算法和紡錘波檢測算法都具有良好的特性。其中,分為算法的泛化能力較好,紡錘波的整體性能優(yōu)于其他幾種算法。所以本文的研究工作具有良好的研究價值和意義。
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【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.6;R740

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