睡眠是人体重要的生理状态,睡眠质量对人的健康至关重要。近20年来医学研究已经证明,现代人类的许多重大疾病,如高血压、冠心病、心律失常、糖尿病、心脑血管意外,以及精神心理疾患等,往往与睡眠中常发生的睡眠呼吸暂停综合症有关。因此,睡眠监测技术已成为现代医学诊断中不可缺少的内容。目前临床睡眠分析的主要手段是多导睡眠图(polysomnography, PSG),用仪器记录被测者整晚的脑电、眼动电和颏肌电等生理参数,计算机依据国际标准进行自动睡眠分期,几十年来PSG保持着睡眠分期金标准的地位。但PSG至少要在身上粘贴10枚以上电极,给被测者带来一定的生理心理负荷。微动敏感床垫式睡眠监测系统(Micro-movement Sensitive Mattress Sleep Monitoring System, MSMSMS)基本无需在体表粘贴电极即可记录被测者的躯体活动、呼吸活动、心率等情况,还可实现对睡眠呼吸暂停综合症进行诊断,获得被测者的整晚睡眠结构图等功能,是一种无电极,无负荷的睡眠监测方法。具有不影响自然睡眠、可靠性较好、自动分析、同时检测分析多床位等优点,有利于将睡眠监测普及到更广阔的人群,也有助于拓展与睡眠有关的生理和医学研究,在睡眠医学日益受到重视的今天,具有很大的应用潜力。本系统适用于常规、长期或集体睡眠监测,如用于监测执行特殊任务人群(如飞行员、火车司机、运动员等)的睡眠质量。新一代16位A／D微动敏感床垫式睡眠监测系统,通过硬件上的改进,扩大了信号的动态范围,具有之前系统无可比拟的优点。新系统直接从硬件中输出原始信号,所有的信号处理均在软件中进行。而本文的工作则是针对硬件输出原始信号而展开,首先对原始信号进行分离,进而提取床垫相关生理信息,包括被测者的在床状态(即离床)、体动、呼吸率、心率。从而为之后的睡眠分期和睡眠呼吸事件的判定提供依据。本文的主要工作为：(1)针对16位A／D的新一代床垫式睡眠监测系统,提出了合适的床垫信号预处理方法,分离出胸冲击、呼吸波和腿冲击,其中,呼吸波和腿冲击的分离相对简单。而由于床垫信号的特点,胸冲击的分离过程相对困难。本文利用软件处理信号的灵活性,将数字信号处理方法和小波变换相结合对原始信号进行分离,所得结果,能充分显示出所需信号的特征点,为准确提取床垫系统相关生理信息打下基础。(2)针对原始信号和分离出的信号,提取离床、体动、呼吸率、心率。其中离床、体动、呼吸率在以前的床垫系统中已经使用。本文主要是针对新一代床垫系统的信号特点,提出了相对简单实用的算法,加快软件系统的运行速度。床垫心率为该睡眠监测系统第一次使用,该参数的使用,使得床垫监测摆脱了脉搏检测记录仪对被测者的束缚变为现实,真正实现了睡眠的无负荷监测。但由于被测者的睡姿、体重等各种原因,使得胸部冲击信号、腿部冲击信号表现形式不一,故提取床垫心率是本工作的重点和难点。而本研究所用算法通过大量实验验证,证明其准确性高,基本能反映出被测者整夜的心率变化,目前该算法已经嵌入床垫系统。(3)研究了利用床垫心率提取SAHS病人的睡眠时相信息。通过去趋势波动分析(DFA)计算SAHS病人的床垫心率在各睡眠阶段的标度指数,结果显示,SAHS患者各个睡眠阶段的标度指数具有明显差异,与健康者之间也有不同。该结果为基于心率变异性对SAHS患者进行睡眠分期以及SAHS患者的判定提供了依据。