睡眠狀況是評(píng)價(jià)一個(gè)人身體健康狀態(tài)的一個(gè)重要指標(biāo)。準(zhǔn)確的睡眠分期不僅能幫助人們正確地認(rèn)識(shí)自己的睡眠狀況和質(zhì)量,而且也有助于醫(yī)生診斷睡眠疾病。有研究已表明睡眠階段與心率變異性指標(biāo)之間存在著相關(guān)性。本文提出了一種睡眠自動(dòng)分期的新思路。首先,利用隱馬爾可夫模型的識(shí)別能力,從心電信號(hào)中提取RR間期（相鄰心跳的時(shí)間間隔）序列數(shù)據(jù)。然后根據(jù)心率變異性指標(biāo)變化情況識(shí)別整夜睡眠狀態(tài),實(shí)現(xiàn)睡眠自動(dòng)分期。本文以基于心率變異性分析的睡眠分期為研究課題,通過(guò)時(shí)域分析、頻域分析以及非線性分析研究心率變異性,最后通過(guò)隱馬爾可夫模型來(lái)實(shí)現(xiàn)睡眠分期。本文的研究工作可分為以下兩個(gè)方面:（1）本文先使用了一種自適應(yīng)閾值算法對(duì)原始RR間期序列數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值過(guò)濾,然后采用了時(shí)域分析法、頻域分析法以及非線性分析方法來(lái)進(jìn)行心率變異性分析。在獲取時(shí)域特征時(shí),還通過(guò)具有自適應(yīng)噪聲的完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法來(lái)分解并重構(gòu)時(shí)域特征。頻域分析同時(shí)采用了短時(shí)傅里葉變換和小波變換來(lái)計(jì)算各頻段的頻譜功率的相對(duì)值與歸一化值,并對(duì)比了這兩種方法提取的特征的效果。此外,非線性分析主要通過(guò)計(jì)算樣本熵和去趨勢(shì)波動(dòng)分析來(lái)獲取與睡眠有關(guān)的信息。（2）對(duì)通過(guò)時(shí)域分... 

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 睡眠分期的國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
    1.3 心率變異性分析的研究現(xiàn)狀及意義
    1.4 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.5 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于心率變異性分析的睡眠分期研究
    2.1 心率變異性與睡眠分期研究的理論基礎(chǔ)
        2.1.1 睡眠各期劃分及特點(diǎn)
        2.1.2 心率變異性與睡眠的關(guān)系
    2.2 心率變異性分析方法
        2.2.1 時(shí)域分析
        2.2.2 頻域分析
        2.2.3 非線性分析
    2.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        2.3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        2.3.2 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        2.3.3 具有自適應(yīng)噪聲的完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
    2.4 基于心率變異性分析的睡眠分期算法設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 運(yùn)用隱馬爾可夫模型對(duì)睡眠狀態(tài)進(jìn)行模式識(shí)別
    3.1 隱馬爾可夫模型的理論基礎(chǔ)
    3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與方法
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.3 特征提取
        3.2.4 特征篩選
        3.2.5 基于隱馬爾可夫模型的睡眠分期
    3.3 結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 全文總結(jié)與展望
    4.1 全文總結(jié)
    4.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于短時(shí)傅里葉變換的胎心率檢測(cè)算法與實(shí)現(xiàn)[D]. 馮愛(ài)玲.廣東工業(yè)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3728773