【摘 要】
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随着工作节奏的加快,工作压力的增加,越来越多的人都有不同程度的睡眠质量问题,严重影响了人们生理和心理健康,所以迫切需要一种能长期监测人们睡眠的产品。常用的睡眠监测技术有:医用级的多导（Polysomnography,PSG）睡眠监测技术、基于微机电传感器的睡眠监测技术、基于压力传感器的睡眠监测技术、基于脑电探测传感器的睡眠监测技术等。目前,PSG睡眠监测技术是行业金标准,但需要专业医护人员进行操作
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随着工作节奏的加快,工作压力的增加,越来越多的人都有不同程度的睡眠质量问题,严重影响了人们生理和心理健康,所以迫切需要一种能长期监测人们睡眠的产品。常用的睡眠监测技术有:医用级的多导（Polysomnography,PSG）睡眠监测技术、基于微机电传感器的睡眠监测技术、基于压力传感器的睡眠监测技术、基于脑电探测传感器的睡眠监测技术等。目前,PSG睡眠监测技术是行业金标准,但需要专业医护人员进行操作,不适用于普通大众的日常睡眠监测。基于机电传感器（Micro-electromechanical Sensor,MEMS）、基于压力传感器和基于脑电探测传感器的睡眠监测技术虽然无需专业医护人员操作,但是均属于接触式传感技术,容易给睡眠造成不适感,且存在容易滑落、松动或超出探测区域的问题。相比上述技术,基于雷达传感器的睡眠监测技术完全非接触,且能提供如呼吸、心跳、体动、睡眠中发生的事件、动作以及睡眠质量等信息,被认为是一种非常有潜力的睡眠监测技术。基于此,本文研究基于超宽带雷达的睡眠监测技术,其主要研究工作有以下四个方面:1、提出了一种基于自适应对数双阈值的人体睡眠特征事件恒虚警检测器。针对实际环境中人体睡眠特征事件雷达数据概率统计分布模型未知的问题,搭建了睡眠监测系统,采集了大量实验数据,并统计了对应的概率分布情况。基于此概率分布设计了自适应对数双阈值恒虚警检测器。实验结果表明:相比其他检测器,所提检测器检测概率较高,且虚警率更低。2、提出了基于事件前后差异性特征的睡眠特征事件识别方法。首先通过数据分析提出了具有可分性的五种差异性特征,如能量差异性特征、幅值差异性特征、熵差异性特征、目标大小差异性特征和目标位置差异性特征;然后,利用支持向量分类器和后向传播神经网络分类器分别对睡眠特征事件进行了分类识别;实验结果表明了所提方法的有效性。3、提出了一种基于周期性特征的人体胸腔位置估计方法。针对人体胸腔位置不确定的问题,利用人体胸腔位置具有呼吸所带来的周期特性,提取了波形峰值与峰值之间的方差特性,检测出了人体胸腔位置。实验结果表明:基于此胸腔位置计算的呼吸频率与医用呼吸频率估计的平均绝对误差为0.45次/分钟。4、搭建了睡眠实时监测系统。该系统能实时显示睡眠监测中的呼吸频率、体动指数、睡眠特征事件等信息,在睡眠结束时,能够提供睡眠质量、睡眠效率、睡眠分期等结果。该系统在线验证了本文所提出的睡眠监测算法的有效性。本文研究成果对基于雷达传感器的睡眠监测具有一定的理论指导意义和实际工程应用价值。
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