基于微动敏感床垫的睡眠分期新算法

发布时间：2021-03-24 00:38

　　睡眠质量对人的生活质量影响很大,而睡眠质量的好坏则可通过浅睡、深睡、快速眼动睡眠期（Rapid Eye Movement Sleep,REMS）等睡眠分期来进行判别。提出了一种基于微动敏感床垫进行睡眠分期的新算法。方法首先通过微动敏感床垫采集心电信号和呼吸信号等相关数据,然后利用短时傅里叶变换进行频域的预处理,之后再使用巴特沃斯滤波器进行滤波处理,最后利用固定阈值算法进行睡眠分期,进而得出个体的浅睡、深睡、REMS等不同时段的睡眠分期结果。对比标准的多导睡眠图（Polysomnography, PSG）睡眠监测结果,上述算法的分析结果符合率为92.9%,所得的结果具有较大准确度,对于睡眠健康的深度研究具有很大意义。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(09)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

巴特沃斯滤波器幅频特性示意图

微动敏感床垫式睡眠监测系统

本文所研究的睡眠监测系统的数据流程设计如图3所示。用压敏电缆获得人体在睡眠时的心冲击信号,经由模拟信号处理电路处理后,直接输入到AD采样电路转换为数字信号,由串口发送到床旁的嵌入式处理装置(即数据枢纽)中;传送来的数字信号,经过巴特沃斯低通滤波器滤波后,得到心冲击图、呼吸波形(已包含体动信息),再经过数据解析和处理后,得到睡眠分析所需要的心率、呼吸率、体动信号等参数;处理结果通过床旁数据枢纽的数据发送模块,以有线的方式传输到系统服务器中的睡眠状况监测软件中,软件以采集到的心率、呼吸率和体动频率为基础,利用新的算法对睡眠进行分期处理得到睡眠分期结果,将所得到的分期结果与PSG的分析结果进行对比,进而得出该算法的有效程度。


本文编号：3096709