【摘 要】
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打鼾是生活中十分普遍的睡眠呼吸现象,根据有关组织机构不完全统计,全国大概有30%及其以上的成年人具有打鼾现象。睡觉打鼾是一类不健康的睡眠呼吸体现,其不仅妨碍他人的睡眠,并且还会对打鼾者本人健康具有重大的潜在影响。本文从睡眠姿势和鼾声音频检测两方面对打鼾者的状态进行研究,并进行了止鼾枕头的设计。针对睡眠姿势识别问题,本文设计了软硬件对睡姿进行检测。在硬件方面,采用Arduino模块以及16个薄膜式压
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打鼾是生活中十分普遍的睡眠呼吸现象,根据有关组织机构不完全统计,全国大概有30%及其以上的成年人具有打鼾现象。睡觉打鼾是一类不健康的睡眠呼吸体现,其不仅妨碍他人的睡眠,并且还会对打鼾者本人健康具有重大的潜在影响。本文从睡眠姿势和鼾声音频检测两方面对打鼾者的状态进行研究,并进行了止鼾枕头的设计。针对睡眠姿势识别问题,本文设计了软硬件对睡姿进行检测。在硬件方面,采用Arduino模块以及16个薄膜式压力传感器（FSR）对仰卧、左侧卧和右侧卧等三个睡眠姿势进行压力值的提取,经过数模转换,将收集到的模拟信号转变为数字信号。在软件设计方面,采用了基于BN层的全连接神经网络分类模型对睡姿进行识别。通过添加BN层,有效的加快神经网络的收敛速率,规避网络训练过程中产生的方向梯度消亡问题。实验分析表明,采用基于BN层的全连接神经网络模型对睡姿分类识别的准确率达到98.44%。针对鼾声音频的识别问题,采用了基于Mix Up的VGG16鼾声分类模型。本文从Kaggle中下载标准鼾声数据集,使用Mix Up数据增强算法对鼾声音频数据进行扩充,防止模型出现过拟合问题,采用Mel倒谱系数对鼾声音频数据进行特征提取,将特征数据输入卷积神经网络的VGG16模型中,采用Maxpooling作为池化方式,对处理后的鼾声声音频信号进行归一化处理,并加速神经网络的收敛过程,然后经过3层全连接层,实现对鼾声的分类。通过实验分析,采用基于Mix Up的VGG16分类模型鼾声分类识别率达到96.05%的准确率。根据对睡姿分类和鼾声识别结果,论文进行了止鼾枕的设计。依据睡眠者仰卧或侧卧状态调整枕头的高度,使睡眠者头部处于舒服的呼吸状态。通过对鼾声的实时检测,分辨出无鼾声、普通鼾声和呼吸暂停鼾声状态,对枕头的形状进行调整,以实现止鼾的目的,从而减少打鼾导致的呼吸不顺畅以及缺氧等不良的影响。
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