睡眠腦電信號處理及睡眠分期算法研究.pdf

1、中圖分類號UDCTN9117262139碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q三三密級公玨睡眠腦電信號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)與工程模式識別信息科學(xué)與工程王春生副教授答辯委員會主席坶中南大學(xué)二。一四年五月睡眠腦電信號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、到的壓力愈來愈大，越來越多的人遭受睡眠問題的困擾。睡眠分期對睡眠疾病的預(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、主觀性強等問題，開展睡眠自動分期算法研究，對于提高睡眠分期的自動化水平和準確性，為醫(yī)護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)用價值。本文緊密圍繞睡眠腦電信號處理及睡眠分期算法開展深入研究，采用臨床醫(yī)學(xué)睡眠腦電數(shù)據(jù)，從信號處理的角度，對睡眠腦電信號展開了，一系列的處理。研究睡眠腦電信號

3、的自動分期算法，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題，提高睡眠分期的精度，主要工作如下：首先，在對腦電信號主要干擾來源進行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種睡眠腦電信號預(yù)處理方法。根據(jù)睡眠腦電信號的特點，采用巴特沃斯濾波器，對腦電信號進行低通濾波，有效去除高頻信號；采用小波軟閾值去噪方法對腦電信號進行降噪處理，有效去除白噪聲；針對睡眠腦電信號中存在的眼電偽跡，提出基于典型相關(guān)分析的偽跡去除方法，實現(xiàn)了眼電偽跡的有效去

4、除。其次，在分析睡眠腦電信號特點的基礎(chǔ)上，通過采用時域分析方法、頻域分析方法及非線性分析方法對腦電信號進行處理，從中提取出能夠反映不同期段腦電信號的特征信息。組合不同域提取的特征描述睡眠過程，并提出基于極限學(xué)習(xí)機的睡眠分期算法，通過實驗仿真，證明所提基于極限學(xué)習(xí)機的睡眠分期算法的合理性和有效性。最后，為了進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