2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、睡眠呼吸暫停綜合癥已經(jīng)逐步引起越來越多的關(guān)注,長時間的睡眠呼吸紊亂事件不僅會導(dǎo)致身體疾病,對生活和工作也會造成一定的影響。多導(dǎo)睡眠儀作為評估及診斷睡眠呼吸事件的金標(biāo)準(zhǔn),卻有著費用昂貴及不舒適的缺點。隨著人類社會的進(jìn)步,為使越來越多的人了解自身睡眠狀態(tài),便攜式睡眠監(jiān)測系統(tǒng)成為研究的重點?;趩螌?dǎo)聯(lián)心電信號的獲取方式簡單,僅使用兩個電極即可提取。目前市場上睡眠檢測的儀器只能檢測睡眠好壞,并不能檢測睡眠呼吸暫停。因此,基于短時間尺度生理信號檢

2、測睡眠呼吸暫停的算法還不夠成熟?;谝延形墨I(xiàn)表明,心電信號中的相關(guān)特征可以表征睡眠事件。研究短時間尺度上的心電特征,對于檢測睡眠呼吸紊亂事件具有十分重要的指導(dǎo)意義。
  本文主要研究短時間尺度上睡眠呼吸暫停事件的檢測。在心電信號研究的基礎(chǔ)上,分析可以作為指示睡眠呼吸暫停的心電特征,并篩選特征,使用分類較好的特征參數(shù)搭建短時間尺度的檢測算法。首先,對單導(dǎo)聯(lián)心電信號進(jìn)行片段劃分,每個片段為15s。并對該段心電數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,包含使用

3、陷波器去除工頻干擾和低通濾波器去除高頻噪聲。采用心電信號特征檢測算法,檢測QRS復(fù)波和T波,搭建呼吸信號提取算法。并提取特征參數(shù),即RR間期、RR幅值、TT間期、TT幅值、QRS角度、心率參數(shù)序列,依據(jù)此特征計算相關(guān)參量在15s內(nèi)的均值及方差,并作為分類特征。使用支持向量機(jī)對提取特征建立分類模型,選擇高斯徑向核函數(shù)并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。通過Apnea數(shù)據(jù)庫中樣本數(shù)據(jù)對分類特征及分類算法進(jìn)行驗證。結(jié)果表明,RR間期均值、TT間期均值及4分位值均

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