【摘 要】
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本文提出了一种基于多导生理信号、结合时频分析和非线性动力学分析的自动睡眠分期方法。这种自动分期方法可以提取睡眠结构、判断睡眠状态。同时，本文根据临床阻塞性睡眠呼吸
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本文提出了一种基于多导生理信号、结合时频分析和非线性动力学分析的自动睡眠分期方法。这种自动分期方法可以提取睡眠结构、判断睡眠状态。同时，本文根据临床阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者的数据分析了不同睡眠阶段17种生理电信号参数的特点。除此之外，对睡眠脑电做了非线性动力学分析结果表明，睡眠脑电的混沌特性随着睡眠状态的变化而变化，Lyapunov指数和分形维数均可以反映睡眠结构。非线性动力学参数不但可以反映睡眠结构，而且含有与睡眠障碍相关的成分。最后，本文以OSAHS为例，分析了Lyapunov指数和分形维数与病情程度的关系，发现重症OSAHS患者分形维数去趋势后的过零点率与无明显症状的患者和轻度症状患者有显著性差异。
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