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基于腦電的自動(dòng)睡眠分期

發(fā)布時(shí)間:2017-05-15 16:01

  本文關(guān)鍵詞:基于腦電的自動(dòng)睡眠分期,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:本文使用腦電圖(EEG)信號(hào)針對(duì)睡眠階段進(jìn)行自動(dòng)評(píng)分,評(píng)分為五個(gè)階段,即清醒,階段1,階段2,慢波睡眠(階段3和4)和快速眼動(dòng)睡眠(REM)。睡眠階段的變化伴隨著EEG信號(hào)頻譜的變化,基于此本文利用小波變換方法進(jìn)行EEG信號(hào)的時(shí)頻域分析。通過(guò)對(duì)各頻段小波能量的分析,發(fā)現(xiàn)Alpha頻段與Delta頻段的比值能夠較好的區(qū)分各睡眠分期。進(jìn)一步,利用基于ANFIS模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,以各頻段的相對(duì)小波能量作為輸入?yún)?shù),對(duì)睡眠階段進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。本文使用physionet睡眠腦電數(shù)據(jù)庫(kù),將自動(dòng)分類(lèi)產(chǎn)生的hypnogram與基于專(zhuān)家標(biāo)準(zhǔn)的hypnogram比較,驗(yàn)證所使用的自動(dòng)分類(lèi)系統(tǒng)的精度。由于高識(shí)別率,較低的計(jì)算成本,高速和其在硬件中實(shí)現(xiàn)的可行性,該系統(tǒng)可用于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。本文的研究結(jié)果提供了可被用于設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)輔助睡眠評(píng)分系統(tǒng)的方法框架。
【關(guān)鍵詞】:睡眠評(píng)分 睡眠圖 腦電圖 相對(duì)小波能量 ANFIS
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】:R318.04;TN911.7
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第一章 緒論8-16
  • 1.1 引言8
  • 1.2 研究背景和意義8-14
  • 1.2.1 腦電信號(hào)研究分析9-11
  • 1.2.2 睡眠分期研究現(xiàn)狀分析11-14
  • 1.3 論文結(jié)構(gòu)14-16
  • 第二章 睡眠腦電概述16-28
  • 2.1 睡眠以及睡眠的分期16-17
  • 2.1.1 睡眠概述16
  • 2.1.2 睡眠的分期16-17
  • 2.2 腦電信號(hào)17-21
  • 2.2.1 腦電波神經(jīng)生理基礎(chǔ)17-19
  • 2.2.2 腦電信號(hào)和腦電圖19-21
  • 2.3 睡眠腦電21-23
  • 2.3.1 睡眠腦電波的特征和分期指標(biāo)21-23
  • 2.3.2 睡眠腦電分期應(yīng)用意義23
  • 2.4 PhysioNet 數(shù)據(jù)庫(kù)23-27
  • 2.5 本章小結(jié)27-28
  • 第三章 基于小波變換的 EEG 信號(hào)特征提取28-45
  • 3.1 睡眠評(píng)分系統(tǒng)28-33
  • 3.1.1 睡眠評(píng)分29-32
  • 3.1.2 特征提取32
  • 3.1.3 模式分類(lèi)32
  • 3.1.4 信號(hào)采集32-33
  • 3.2 小波變換33-39
  • 3.2.1 小波變換研究背景33-37
  • 3.2.2 小波變換與短時(shí)傅里葉變換關(guān)系37-39
  • 3.2.3 離散小波變換39
  • 3.3 相對(duì)小波能量的特征提取39-41
  • 3.4 小波能量分析結(jié)果及計(jì)算程序41-44
  • 3.5 本章小結(jié)44-45
  • 第四章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-60
  • 4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-48
  • 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-46
  • 4.1.2 模糊邏輯46-47
  • 4.1.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-48
  • 4.2 自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)48-59
  • 4.2.1 ANFIS 原理48-51
  • 4.2.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的 matlab 仿真51-55
  • 4.2.3 仿真結(jié)果55-59
  • 4.3 本章小結(jié)59-60
  • 第五章 總結(jié)與展望60-61
  • 參考文獻(xiàn)61-63
  • 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目63-64
  • 致謝64

【相似文獻(xiàn)】

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3 楊涌;基于小波能量融合的顯微序列圖像合成研究及其在工件表面檢測(cè)中的應(yīng)用[D];浙江工業(yè)大學(xué);2006年

4 陳曉偉;基于腦電的自動(dòng)睡眠分期[D];南京郵電大學(xué);2014年


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本文編號(hào):368189

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