隨著社會的進步與發(fā)展,越來越多的人在享受時代帶來的便捷性的同時,也承受了許多壓力。因此,不少人開始出現(xiàn)多多少少的健康問題,其中就有睡眠方面的問題。據調查顯示大量的年輕人中出現(xiàn)了睡眠匱乏與睡眠疾病的情況。相應的改善睡眠的產品與睡眠醫(yī)療也開始進入大眾們的視線。健康睡眠成為人們的主要追求之一。傳統(tǒng)睡眠醫(yī)療的主要是利用接觸式睡眠監(jiān)測儀,通過在人體上穿戴電極片,并且采集進入睡眠各項生理信息,再經過專業(yè)醫(yī)師分析生理信息與視頻信息,來診斷人體是否患有睡眠疾病。但是這種方法通常有設備昂貴、操作復雜、對醫(yī)生要求高和診斷效率低等缺點,難以推廣。而且對于初次嘗試的人來說,在頭上粘貼大量電極會導致人難以入眠,對于檢測結果也是有很大的影響。所以,設計一種操作便捷、測量準確和適合家庭使用的睡眠監(jiān)測方法就具有重要的意義。本文介紹了一種基于超寬帶雷達的睡眠分期方法,提出從雷達回波中提取體動信息和體征信息的方法,提出了基于BP神經網絡的睡眠分期方法和基于支持向量機的睡眠分期方法。本文的主要內容如下:(1)根據雷達的多普勒特性,本文選擇對于雷達回波的頻域性質進行分析,提取體動信息。通過實驗對比,驗證本文選擇頻域分析法的提...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 睡眠醫(yī)學的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 睡眠分期的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內容
    1.4 論文結構安排
第二章 多導式睡眠分期基礎概述
    2.1 多導式睡眠儀簡介
    2.2 睡眠分期依據
    2.3 睡眠分期規(guī)則簡介
    2.4 本章小結
第三章 信息采集系統(tǒng)介紹與數(shù)據采集
    3.1 超寬帶雷達概述
    3.2 回波信號分析
    3.3 體動信息提取
        3.3.1 體動分析方法介紹
        3.3.2 實驗驗證分析結果
    3.4 體征信息提取
        3.4.1 數(shù)字濾波器設定
        3.4.2 信息提取方法
        3.4.3 平滑處理
        3.4.4 實驗驗證分析結果
    3.5 數(shù)據采集與睡眠分期特征提取
        3.5.1 數(shù)據采集
        3.5.2 睡眠分期特征提取
    3.6 本章小結
第四章 基于BP神經網絡睡眠分期算法
    4.1 人工神經網絡概述
    4.2 BP神經網絡概述
        4.2.1 BP神經網絡概念
        4.2.2 BP神經網絡算法
        4.2.3 Matlab神經網絡工具箱概述
    4.3 基于BP神經網絡睡眠分期
        4.3.1 模型訓練
        4.3.2 睡眠分期結果與分析
    4.4 本章小結
第五章 基于支持向量機的睡眠分期算法
    5.1 支持向量機概述
        5.1.1 線性支持向量機
        5.1.2 非線性支持向量機
    5.2 基于支持向量機睡眠分期
        5.2.1 多分類支持向量機
        5.2.2 模型訓練
        5.2.3 睡眠分期結果與分析
    5.3 不同睡眠分期方法對比
    5.4 睡眠分析軟件
    5.5 本章小結
第六章 總結和展望
    6.1 工作總結
    6.2 工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間研究成果



本文編號：3737178