【摘 要】
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随着社会的快速发展,快节奏的生活导致越来越多的人们出现睡眠方面的相关问题,这不仅极大的影响了人们的正常生活,同时也影响了社会的健康发展,所以对睡眠问题的研究具有重大的现实意义。睡眠脑电是人体在睡眠时由大脑产生的相关生理信号,在不同的睡眠时期会有不同的变化,所以对不同睡眠时期的睡眠脑电的研究是非常有意义的。本文分别通过排列熵、多尺度排列熵和内组成对齐（Inner Composition Alignm
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随着社会的快速发展,快节奏的生活导致越来越多的人们出现睡眠方面的相关问题,这不仅极大的影响了人们的正常生活,同时也影响了社会的健康发展,所以对睡眠问题的研究具有重大的现实意义。睡眠脑电是人体在睡眠时由大脑产生的相关生理信号,在不同的睡眠时期会有不同的变化,所以对不同睡眠时期的睡眠脑电的研究是非常有意义的。本文分别通过排列熵、多尺度排列熵和内组成对齐（Inner Composition Alignment,IOTA）等三种算法对人体在清醒期和NREM-I期（浅睡眠期）的睡眠脑电进行了研究,通过分析实验结果来验证人体在不同的睡眠时期脑电信号的差异性。研究结果如下:一、在使用排列熵算法对人体在清醒期和NREM-I期的睡眠脑电的研究中,首先通过实验选取合适的参数,发现在嵌入维数为3、时延参数为1时效果最好;然后对不同实验者分别截取相同长度样本和不同长度样本数据进行研究,实验结果发现人体在清醒期和NREM-I期的睡眠脑电存在显著差异,该算法可以很好区分这种差异;最后利用该算法对不同睡眠时期下的α波段和β波段脑电信号进行研究,结果同样发现人体在清醒期和NREM-I期的不同波段脑电信号也存在差异,进一步证明人体在不同睡眠时期的脑电信号存在差异,排列熵算法可用于睡眠脑电分期的研究当中。二、在使用多尺度排列熵算法对人体在清醒期和NREM-I期的睡眠脑电的研究中,发现在不同的尺度因子之下,该算法都可以区分人体在清醒期和NREM-I期的睡眠脑电信号,同样在对不同睡眠时期下的α波段和β波段脑电信号的研究当中,该算法也能够在不同尺度因子下对不同睡眠时期不同波段信号进行区分,这更加说明人体在不同睡眠时期的脑电信号确实存在差异,而多尺度排列熵算法同样可用于睡眠脑电的分期研究。三、在使用IOTA算法对人体在清醒期和NREM-I期的睡眠脑电的研究中,首先选取多个通道的基于人体在在清醒期和NREM-I期的生理信号,构建在清醒期和NREM-I期的功能网络,然后通过选取合适的特征参数平均度和聚类系数对功能网络进行分析,发现人体在NREM-I期的功能网络的平均度和聚类系数均大于清醒期。结果证明人体在NREM-I期的功能网络的复杂度要大于清醒期,该算法可作为研究睡眠脑电分期的一种有效途径。四、论文为了实验结果录入、查询的简便,利用Spring Boot+My SQL开发一个信息存储管理系统,具有系统登录,数据添加、修改、删除、查询等功能。
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