【摘 要】
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近年来,心肺活动信号应用于睡眠分期的研究已经引起越来越多的关注。与传统多导睡眠监测仪应用的信号相比,信号采集设备操作简单、价格便宜且适合便携式睡眠监测。本文研究基
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近年来,心肺活动信号应用于睡眠分期的研究已经引起越来越多的关注。与传统多导睡眠监测仪应用的信号相比,信号采集设备操作简单、价格便宜且适合便携式睡眠监测。本文研究基于心肺活动信号的睡眠分期方法,即采用心肺信号中的心电信号与呼吸信号相结合进行睡眠分期。除了提取了传统心电信号的RR间期均值、标准偏差以及中值等时域特征以及高低频段功率谱频域特征,本文提出了利用心电信号的QRSTP波之间的间距、幅值差以及RR间期的分位数等9项新特征参数,并结合呼吸信号的呼吸次数均值和呼吸周期均值作为睡眠分期的时域特征,进行睡眠分期
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