【摘要】：正確評估睡眠質量從而改善睡眠質量成為當下一個熱門課題。通過對人的整晚的睡眠狀態(tài)進行識別,從而來評價睡眠質量,是目前睡眠研究的主要思路。一直以來,腦電信號是最常被采用來研究睡眠分期的信號,但是因為該信號的采集設備通常設計復雜,會對人的正常睡眠造成干擾,不適用于日常家庭監(jiān)護。相比較于傳統(tǒng)的腦電監(jiān)測,利用集成了壓電傳感器的床墊可以進行睡眠監(jiān)測,并且?guī)缀醪挥绊懭说恼Ｋ�。壓電感知床墊采集到的是心沖擊圖(Ballistocardiogram,BCG)信號,包含心率等信息,本文的研究目的是基于BCG信號建立一種利用支持向量機模型進行睡眠分期的算法,并應用到睡眠監(jiān)測應用中進行睡眠監(jiān)測。本文首先對從BCG信號中計算出心跳間隔序列進行預處理,然后利用數(shù)理統(tǒng)計和自回歸模型提取心率變異性特征,并對特征通過主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)進行降維處理,采用支持向量機模型進行分類,將分類結果與專家分期結果進行對比,結果表明本算法的分期正確率可達到70.3%。同時,將本文算法的分期結果與采用網格搜索法進行參數(shù)尋優(yōu)確定的支持向量機模型的分期結果以及基于隱馬爾可夫模型進行睡眠分期的結果進行對比,發(fā)現(xiàn)本文算法具有更高的分期準確率。本文設計并實現(xiàn)了移動睡眠監(jiān)護應用,應用中集成了本文設計的睡眠分期算法來對用戶的睡眠數(shù)據進行分期,并通過手機應用為用戶展示睡眠信息,應用還提供睡眠記錄展示、睡眠質量評估以及睡眠知識展示等功能。本文首次使用支持向量機對從BCG信號中提取的心率變異特征進行睡眠分期,相比較于其他研究,本算法在HRV的特征提取和處理以及SVM參數(shù)尋優(yōu)等方面進行了改進,取得了更好的分期效果。移動端睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的實現(xiàn)為家庭睡眠監(jiān)測提供了一種便捷途徑,具有實際應用價值。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP181;R740

【參考文獻】

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本文編號：2777823