【摘 要】
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由于鼾声中包含较多的呼吸气流引起的随机信号,采用两次线性预测残差处理得到鼾声的声源信号,再经过倒谱计算,提取鼾声的基频值。按鼾声时域波形的准周期性将其分类,提取鼾声
【基金项目】
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国家自然科学基金(61525203、61572308、U1536108)资助项目
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由于鼾声中包含较多的呼吸气流引起的随机信号,采用两次线性预测残差处理得到鼾声的声源信号,再经过倒谱计算,提取鼾声的基频值。按鼾声时域波形的准周期性将其分类,提取鼾声的基频并统计其分布,与睡眠呼吸暂停低通气综合征(Sleep Apnea Hypopnea Syndrome, SAHS)诊断的严重程度做对比,对93名受试者的鼾声做了分析,发现随着SAHS严重程度的加重,鼾声具有的准周期性减少,基频轨迹的抖动有增大的趋势。利用基频与Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coeffic
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