【摘 要】
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阻塞型睡眠呼吸暂停综合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome,OSAHS）是一种常见的呼吸睡眠疾病,近年来各种原因导致OSAHS发病率表现出逐渐上升趋势,严重危害人们的身心健康。目前多导睡眠记录仪（Polysomnography,PSG）是医学上诊断OSAHS患病与否和严重程度的“金标准”,但是由于其检测成本高昂、检测过程繁琐复杂不易推广,同时“接触
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阻塞型睡眠呼吸暂停综合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome,OSAHS）是一种常见的呼吸睡眠疾病,近年来各种原因导致OSAHS发病率表现出逐渐上升趋势,严重危害人们的身心健康。目前多导睡眠记录仪（Polysomnography,PSG）是医学上诊断OSAHS患病与否和严重程度的“金标准”,但是由于其检测成本高昂、检测过程繁琐复杂不易推广,同时“接触式”方案使得受检者首夜效应明显,造成诊断结果存在一定的偏差。因此,本文从鼾声信号分析角度出发,对鼾声检测分类相关技术和方法进行了研究,并设计实现了基于ARM的呼吸暂停OSAHS检测系统,本文主要研究内容和创新点如下:（1）针对鼾声的端点检测,提出了维纳滤波降噪结合梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coeffients,MFCC）倒谱距离和短时平均能量的双门限端点检测算法对鼾声原始信号提取出疑似鼾声段,经过实验对比,显示提升信噪比8d B,检测准确率90%以上。（2）针对鼾声分类模型,结合普通打鼾者和OSAHS患者的鼾声存在差异,通过PSG对端点检测提取的疑似鼾声段人工标注为普通鼾声、阻塞后鼾声、突发性噪声,提取了包括梅尔倒谱系数、梅尔频谱系数、线性预测系数和和短时平均能量四种声学特征,提出了基于支持向量机（Support Vector Machines,SVM）的OSAHS检测算法,使用高斯核的准确率达到0.8761,另构建了鼾声原始音频数据管理的数据库,方便数据的查询管理和后续研究的开展。（3）针对系统功能需求,研究设计了一种基于ARM的呼吸暂停OSAHS检测系统,采集终端以I.MX6ULL作为硬件主控,采用嵌入式Linux系统为软件平台,将鼾声相关算法移植,具有鼾声采集处理、检测分类、传输等功能,与云平台建立完整呼吸暂停OSAHS检测系统,并且通过与标准PSG设备对比综合效果达到85.32%,有一定的辅助诊断应用价值。
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