發(fā)布時間：2017-12-27 23:08

  本文關(guān)鍵詞：基于多普勒雷達的非接觸式睡眠監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 非接觸式睡眠分期 睡眠特征參數(shù) 決策樹 支持向量機

【摘要】：隨著現(xiàn)代人生活節(jié)奏的加快,越來越多的人們被睡眠障礙及相關(guān)疾患所困擾。因此早期進行睡眠監(jiān)測,觀察睡眠分期,研究睡眠規(guī)律對睡眠相關(guān)疾病的診斷與治療意義重大。傳統(tǒng)睡眠分期方法主要依靠腦電、眼電、肌電和心電進行睡眠分期,該方法存在操作復(fù)雜、電極繁多、監(jiān)測價格昂貴和測試者有心里壓力等問題,因此研究非接觸式睡眠分期方法具有重要意義�；诙嗥绽绽走_的睡眠監(jiān)測具有非接觸、操作簡單、能夠長期監(jiān)測等優(yōu)點,有潛力應(yīng)用于家庭日常睡眠監(jiān)測。本文針對基于多普勒雷達的非接觸式睡眠監(jiān)測展開了相關(guān)研究,其主要工作如下:1、介紹了腦電信號的形成、特點及其特征波段與基于腦電信號睡眠分期標準與分期方法。2、研究了多普勒雷達基本原理與非接觸睡眠監(jiān)測系統(tǒng),根據(jù)生理信號特點設(shè)計濾波器,從雷達回波中提取呼吸和心跳信號,根據(jù)靜息狀態(tài)下的雷達回波特點從中提取測試者睡眠時的體動信號。通過波谷檢測法提取呼吸和心跳次數(shù),模擬睡眠狀態(tài),驗證了非接觸式睡眠監(jiān)測系統(tǒng)在長時間監(jiān)測時系統(tǒng)穩(wěn)定并且所測呼吸、心跳和體動信號準確。3、提出基于決策樹睡眠分期算法,從呼吸和體動信號中提取不同睡眠階段的6個特征參數(shù),通過特征參數(shù)與不同睡眠階段的對應(yīng)關(guān)系,建立睡眠分期決策樹,選取特征參數(shù)取值范圍,完成睡眠分期。實測數(shù)據(jù)實驗表明所提算法可達到59.46%的平均分期精度。4、提出基于支持向量機睡眠分期算法,從呼吸、心跳和體動信號中提取不同睡眠階段的11個特征參數(shù),將輸入信號分為有/無心跳信號特征參數(shù),優(yōu)化參數(shù)選擇,構(gòu)建支持向量機模型,完成睡眠分期。實測數(shù)據(jù)實驗表明,支持向量機睡眠分期算法可達72.84%的平均分期精度,驗證了所提算法的有效性。
[Abstract]:With the rapid pace of modern people's life, more and more people are troubled by sleep disorders and related diseases. Therefore, early sleep monitoring, observation of sleep stages, and the study of sleep patterns are of great significance for the diagnosis and treatment of sleep related diseases. The traditional sleep staging method mainly depends on EEG, EOG, EMG and ECG of sleep stages, the method has complicated operation, electrode variety, and test monitoring expensive psychological pressure and other issues, so it is important to research the non-contact sleep staging method. The sleep monitoring based on Doppler radar has the advantages of non-contact, simple operation and long-term monitoring, and has the potential to be applied to daily sleep monitoring in the family. In this paper, we carried out related research on non-contact sleep monitoring based on Doppler radar. Its main works are as follows: 1, we introduced the formation, characteristics and characteristics of EEG, and the staging and staging methods based on EEG sleep staging. 2, we studied the basic principle of Doppler radar and the non-contact sleep monitoring system. According to the characteristics of physiological signals, we designed filters, extracted respiratory and heartbeat signals from radar echoes, and extracted the body moving signals of the tester during sleep based on the characteristics of radar echo in resting state. Through the trough detection method, the number of breaths and heartbeats was extracted, and the sleep state was simulated. It verified the stability of the non-contact sleep monitoring system during long time monitoring and the accuracy of the measured respiration, heartbeat and body movement signals. 3, the proposed decision tree algorithm based on sleep staging, extracted from the 6 characteristic parameters of different stages of sleep breathing and body movement signals, corresponding to the relationship between the characteristic parameters and the different stages of sleep, a sleep staging decision tree, select the feature parameters of complete sleep period. The experimental data show that the proposed algorithm can reach 59.46% of the average staging accuracy. 4, the support vector machine algorithm based on sleep staging, extracted from the 11 characteristic parameters of different stages of sleep signals breathing, heartbeat and body movement, the input signal is divided into / out of the heartbeat signal characteristic parameters, optimization parameter selection, construction of support vector machine model, complete sleep staging. The experimental data show that the support vector machine sleep stage algorithm can reach 72.84% of the average staging accuracy, which verifies the effectiveness of the proposed algorithm.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R740;TN911.7

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本文編號：1343563