本文關(guān)鍵詞：基于多普勒雷達(dá)的非接觸式睡眠監(jiān)測(cè)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(lèi)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(shù) 支持向量機(jī)

【摘要】：隨著現(xiàn)代人生活節(jié)奏的加快,越來(lái)越多的人們被睡眠障礙及相關(guān)疾患所困擾。因此早期進(jìn)行睡眠監(jiān)測(cè),觀(guān)察睡眠分期,研究睡眠規(guī)律對(duì)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(jìn)行睡眠分期,該方法存在操作復(fù)雜、電極繁多、監(jiān)測(cè)價(jià)格昂貴和測(cè)試者有心里壓力等問(wèn)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_(dá)的睡眠監(jiān)測(cè)具有非接觸、操作簡(jiǎn)單、能夠長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn),有潛力應(yīng)用于家庭日常睡眠監(jiān)測(cè)。本文針對(duì)基于多普勒雷達(dá)的非接觸式睡眠監(jiān)測(cè)展開(kāi)了相關(guān)研究,其主要工作如下:1、介紹了腦電信號(hào)的形成、特點(diǎn)及其特征波段與基于腦電信號(hào)睡眠分期標(biāo)準(zhǔn)與分期方法。2、研究了多普勒雷達(dá)基本原理與非接觸睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng),根據(jù)生理信號(hào)特點(diǎn)設(shè)計(jì)濾波器,從雷達(dá)回波中提取呼吸和心跳信號(hào),根據(jù)靜息狀態(tài)下的雷達(dá)回波特點(diǎn)從中提取測(cè)試者睡眠時(shí)的體動(dòng)信號(hào)。通過(guò)波谷檢測(cè)法提取呼吸和心跳次數(shù),模擬睡眠狀態(tài),驗(yàn)證了非接觸式睡眠監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)時(shí)系統(tǒng)穩(wěn)定并且所測(cè)呼吸、心跳和體動(dòng)信號(hào)準(zhǔn)確。3、提出基于決策樹(shù)睡眠分期算法,從呼吸和體動(dòng)信號(hào)中提取不同睡眠階段的6個(gè)特征參數(shù),通過(guò)特征參數(shù)與不同睡眠階段的對(duì)應(yīng)關(guān)系,建立睡眠分期決策樹(shù),選取特征參數(shù)取值范圍,完成睡眠分期。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明所提算法可達(dá)到59.46%的平均分期精度。4、提出基于支持向量機(jī)睡眠分期算法,從呼吸、心跳和體動(dòng)信號(hào)中提取不同睡眠階段的11個(gè)特征參數(shù),將輸入信號(hào)分為有/無(wú)心跳信號(hào)特征參數(shù),優(yōu)化參數(shù)選擇,構(gòu)建支持向量機(jī)模型,完成睡眠分期。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明,支持向量機(jī)睡眠分期算法可達(dá)72.84%的平均分期精度,驗(yàn)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：R740;TN911.7

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