睡眠是人體進行機體自我修復(fù)的重要環(huán)節(jié)。良好的睡眠使人精力充沛,糟糕的睡眠使人萎靡不振,還會誘發(fā)疾病。對睡眠質(zhì)量進行分析可以作為生理健康監(jiān)測的手段,睡眠分期又是睡眠質(zhì)量分析中較為基礎(chǔ)的環(huán)節(jié)�；谛穆首儺愋赃M行睡眠分期相較于傳統(tǒng)的基于腦電信號進行睡眠分期能夠克服受試者傳感器佩戴的束縛、實驗費用昂貴等一些局限性,使便攜式睡眠監(jiān)測設(shè)備的開發(fā)成為可能。本文使用心率變異性相關(guān)指標構(gòu)建睡眠分期模型。本文主要進行了以下工作:第一,實驗數(shù)據(jù)獲取。本文使用MIT-BIH數(shù)據(jù)庫獲取相關(guān)數(shù)據(jù),通過計算選擇合適的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。從實驗數(shù)據(jù)源中提取RR間期信號并對其進行樣條插值和重采樣,得到時間間隔均勻的RR間期信號,同時從實驗數(shù)據(jù)源中提取出睡眠分期標簽。第二,對心率變異性相關(guān)特征進行提取。使用統(tǒng)計方法對時域特征RR間期均值MEAN、RR間期標準差SDNN、相鄰RR間期差值的均方根RMSSD進行提取;使用小波變換、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解等方法對頻域特征指標VLF、LF、HF、LF/HF、TP進行提取;使用混沌和分形方法相結(jié)合對非線性指標盒維數(shù)進行提取,使用Wolf方法對最大李雅普諾夫指數(shù)進行提取。將提取得到的3類10種心率變異性特征組合為特征向量,對特征向量進行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作,并進行PCA降維以降低數(shù)據(jù)冗余度。第三,對睡眠分期模型進行建模。建模中使用一對一的多分類支持向量機解決方案,選取徑向基核函數(shù)作為支持向量機核函數(shù),同時將遺傳算法和網(wǎng)格搜索算法相結(jié)合對超參數(shù)進行尋優(yōu),將提取出來的時頻域以及非線性特征作為特征向量,使用SMO算法訓(xùn)練得到睡眠分期模型。第四,進行實驗驗證。首先通過實驗選取交叉驗證的折數(shù)k以及遺傳算法中的一些參數(shù)項ga_option的值。其次使用遺傳算法和網(wǎng)格搜索算法相結(jié)合對超參數(shù)進行尋優(yōu),尋優(yōu)結(jié)果對應(yīng)的模型最佳準確率為80.5195%,而單獨使用網(wǎng)格搜索算法進行參數(shù)尋優(yōu)對應(yīng)的模型最佳準確率為79.8701%。相比較而言,前者具有更好的參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果。然后對支持向量機進行訓(xùn)練,使用訓(xùn)練出來的模型對測試數(shù)據(jù)集進行分類預(yù)測,并用混淆矩陣對睡眠分期模型的性能進行評估。評估結(jié)果顯示,睡眠分期模型在測試集上的平均分類準確率為63.10%,模型對NREM期的LIGHT、DEEP兩個階段的分類準確率較高,可高達93%,但是對WAKE和REM兩個階段的分期效果不是很好。同時設(shè)計不包含盒維數(shù)、最大李雅普諾夫指數(shù)兩個非線性特征的模型作為實驗對照組,對其性能進行評估。實驗結(jié)果顯示,不包含非線性特征的模型的平均分類準確率為60.21%,與包含非線性指標的模型準確率63.10%相比要低。該結(jié)果表明使用盒維數(shù)、最大李雅普諾夫指數(shù)這兩個非線性特征的睡眠分期模型的分期結(jié)果更為理想。
【學(xué)位單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP18;R740
【部分圖文】：

slp67x 0.47 0.00 0.53 0.00Average 0.32 0.07 0.55 0.05圖2.1 睡眠標簽示意圖同時需要編寫matlab腳本程序?qū)?ecg心電注釋文件進行讀取，將相關(guān)信息進行轉(zhuǎn)換，得到R峰所在位置。將兩個相鄰注釋記錄的時間進行差分計算得到等心拍（非等時間間隔）RR間期序列，如圖2.2所示：圖2.2 未經(jīng)插值和重采樣的RR間期序列

同時需要編寫matlab腳本程序?qū)?ecg心電注釋文件進行讀取，將相關(guān)信息進行轉(zhuǎn)換，得到R峰所在位置。將兩個相鄰注釋記錄的時間進行差分計算得到等心拍（非等時間間隔）RR間期序列，如圖2.2所示：圖2.2 未經(jīng)插值和重采樣的RR間期序列

插值之后得到等時間間隔RR間期序列，對等時間間隔RR間期序列進行重采樣，信號進行重采樣的采樣頻率為2.5Hz。經(jīng)過插值和重采樣后等時間間隔RR間期序列的時域信號如圖2.3所示。圖2.3 插值和重采樣后RR間期序列數(shù)據(jù)庫中實驗仿真數(shù)據(jù)獲取流程圖如圖2.4所示：圖2.4 實驗仿真數(shù)據(jù)獲取流程圖MIT-BIH數(shù)據(jù)庫.st文件中獲取睡眠標簽篩選出合適的實例作為數(shù)據(jù)源.ecg文件中提取R峰位置等心拍/非等時間間隔RR間期序列等時間間隔RR間期序列樣條插值擬合，2.5Hz重采樣相鄰記錄進行差分計算時間長度匹配計算MATLAB平臺腳本程序MATLAB平臺腳本程序
【參考文獻】

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本文編號：2864647