睡眠腦電信號(hào)處理及睡眠分期算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、中圖分類號(hào)UDCTN9117262139碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q三三密級(jí)公玨睡眠腦電信號(hào)處理及睡眠分期算法研究SleepEEGSignalProcessingandSleepStageClassification論文答辯日期作者姓名:學(xué)科專業(yè):研究方向:學(xué)院(系、所):指導(dǎo)教師:田勝雄控制科學(xué)與工程模式識(shí)別信息科學(xué)與工程王春生副教授答辯委員會(huì)主席坶中南大學(xué)二。一四年五月睡眠腦電信號(hào)處理及睡眠分期算法研究摘要:現(xiàn)代生活節(jié)奏日益加快,人們受

2、到的壓力愈來(lái)愈大,越來(lái)越多的人遭受睡眠問(wèn)題的困擾。睡眠分期對(duì)睡眠疾病的預(yù)防、診斷和治療有著重要意義。傳統(tǒng)人工判別睡眠分期方法存在著繁瑣、耗時(shí)、主觀性強(qiáng)等問(wèn)題,開(kāi)展睡眠自動(dòng)分期算法研究,對(duì)于提高睡眠分期的自動(dòng)化水平和準(zhǔn)確性,為醫(yī)護(hù)人員的臨床診斷提供重要的輔助決策依據(jù),具有重要臨床應(yīng)用價(jià)值。本文緊密圍繞睡眠腦電信號(hào)處理及睡眠分期算法開(kāi)展深入研究,采用臨床醫(yī)學(xué)睡眠腦電數(shù)據(jù),從信號(hào)處理的角度,對(duì)睡眠腦電信號(hào)展開(kāi)了,一系列的處理。研究睡眠腦電信號(hào)

3、的自動(dòng)分期算法,有效解決在睡眠分期中存在的偽跡干擾、特征提取選擇及分類器選擇等問(wèn)題,提高睡眠分期的精度,主要工作如下:首先,在對(duì)腦電信號(hào)主要干擾來(lái)源進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種睡眠腦電信號(hào)預(yù)處理方法。根據(jù)睡眠腦電信號(hào)的特點(diǎn),采用巴特沃斯濾波器,對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行低通濾波,有效去除高頻信號(hào);采用小波軟閾值去噪方法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行降噪處理,有效去除白噪聲;針對(duì)睡眠腦電信號(hào)中存在的眼電偽跡,提出基于典型相關(guān)分析的偽跡去除方法,實(shí)現(xiàn)了眼電偽跡的有效去

4、除。其次,在分析睡眠腦電信號(hào)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,通過(guò)采用時(shí)域分析方法、頻域分析方法及非線性分析方法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行處理,從中提取出能夠反映不同期段腦電信號(hào)的特征信息。組合不同域提取的特征描述睡眠過(guò)程,并提出基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的睡眠分期算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,證明所提基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的睡眠分期算法的合理性和有效性。最后,為了進(jìn)一步提高睡眠分期的精度,本文提出了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)與專家規(guī)則融合的睡眠分期算法,從仿專家判讀的角度建立分期規(guī)則,并提取出腦電節(jié)律波以及

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