随着社会的快速发展,人们在工作和生活中的压力越来越大,导致睡眠障碍现象越来越普遍,从而造成了人的记忆力衰退、机体免疫力下降、工作无神乏力等,使人身心受到极大的困扰。据最新医学研究指出,中国每年约有30万人自杀,这其中89%以上曾有过失眠、焦虑和抑郁症状。因此,对于改善睡眠的研究得到广泛的重视,虽然市面上已经出现睡眠治疗仪器,但普遍存在以下不足:(1)缺乏睡眠相关理论的指导;(2)未能对睡眠者的状态进行实时监测;(3)无法形成睡眠控制过程的闭环反馈。本文在研究深度睡眠的基础上,提出一种基于反馈控制思想,以脑电信号(EEG)为反馈量,人体睡眠状态为控制对象,催眠声音为控制量的睡眠控制系统。首先通过非线性时-频分析方法对睡眠状态进行实时辨识;其次,根据生物共振原理制定睡眠控制规则并构建睡眠状态的声音诱导库;最后,在声音的作用下诱导人体进入深度睡眠状态。具体的工作内容如下:(1)睡眠状态辨识方法的研究。课题首先分析人的睡眠机理,根据睡眠分期及各睡眠时期生理和脑电信号中波的成分不同,对睡眠周期内各状态EEG信号主要成分进行分析,并对其进行小波阈值去噪和Butterworth滤波器预处理,最后采用短时功率谱估计和WVD两种时-频分析的方法辨识出睡眠状态;(2)人体睡眠状态声音诱导法的研究。通过研究催眠原理——生物共振原理,提出利用不同频段的节律声音对人体睡眠状态进行诱导改变睡眠状态的方法,即根据不同睡眠状态EEG信号成分的占比不同,分别利用?波、?波、高?波、低?波和粉红噪声五种声音诱导睡眠向深度睡眠状态过渡。(3)深度睡眠过程控制机理的研究。在研究人体睡眠状态和睡眠过程的基础上,建立以当前睡眠状态为反馈输入量,?波等五种催眠声音输出控制量的睡眠控制规则。利用该控制规则,辨识当前睡眠状态并根据睡眠“路径”的优化,播放诱导声音进入深度睡眠,完成对深度的睡眠过程。(4)睡眠状态诱导实验与效果分析。借助Emotiv EPOC头盔对实验者各睡眠状态EEG信号实时采集,利用本文提出的睡眠状态辨识方法对睡眠状态进行辨识,将辨识结果作为深度睡眠控制系统的反馈量,根据睡眠控制规则播放不同的诱导声音,使实验者向深度睡眠状态迁移。课题对此进行了大量的重复试验,并对实验结果进行分析。通过上述工作,实现了利用EEG信号进行时-频分析的深度睡眠过程控制机理的研究,大量实验表明,本文所使用的两种时-频分析方法进行睡眠状态辨识的准确率分别达到88.89%和91.6%,其稳定性和鲁棒性得到显著改善;并且,基于睡眠控制规则的睡眠控制系统能够渐进式地控制人体进入深度睡眠,使睡眠质量显著改善。