基于心冲击信号的睡眠监测识别研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 本文的工作内容 | 第16-17页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 相关理论与研究综述 | 第19-29页 |
| 2.1 心冲击信号概述 | 第19-22页 |
| 2.1.1 心冲击信号 | 第19-20页 |
| 2.1.2 生理参数提取 | 第20-21页 |
| 2.1.3 心冲击信号的应用 | 第21-22页 |
| 2.2 睡眠监测概述 | 第22-28页 |
| 2.2.1 睡眠监测 | 第22-25页 |
| 2.2.2 睡姿识别 | 第25-26页 |
| 2.2.3 睡眠分期 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 心冲击信号的采集和特征提取 | 第29-45页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 心冲击信号的采集 | 第30-32页 |
| 3.3 基于心冲击信号的生理参数提取算法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 体动值提取 | 第32-34页 |
| 3.3.2 心率值提取 | 第34-36页 |
| 3.3.3 呼吸率提取 | 第36-37页 |
| 3.4 生理参数提取验证试验 | 第37-39页 |
| 3.5 部分生理参数的实时监控 | 第39-41页 |
| 3.6 其他相关实验及结果 | 第41-43页 |
| 3.6.1 环境差异性实验 | 第41页 |
| 3.6.2 位置差异性实验 | 第41-43页 |
| 3.6.3 个体差异性实验 | 第43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 心冲击信号的睡姿识别 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 降噪预处理 | 第46-47页 |
| 4.3 睡眠位置的影响 | 第47-48页 |
| 4.4 特征提取 | 第48-50页 |
| 4.4.1 基于波形的特征提取 | 第48-49页 |
| 4.4.2 基于能量的特征提取 | 第49-50页 |
| 4.5 基于BP神经网络的睡姿识别 | 第50-51页 |
| 4.6 实验与分析 | 第51-58页 |
| 4.6.1 特征提取正确性实验 | 第51页 |
| 4.6.2 BCG信号可信度实验 | 第51-54页 |
| 4.6.3 基于波形特征提取的实验结果 | 第54-56页 |
| 4.6.4 基于能量特征提取的实验结果 | 第56-57页 |
| 4.6.5 两种方法的对比及分析 | 第57-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 心冲击信号的睡眠分期识别 | 第59-69页 |
| 5.1 引言 | 第59页 |
| 5.2 单生理参数的睡眠分期 | 第59-63页 |
| 5.2.1 基于体动值的睡眠分期 | 第60-61页 |
| 5.2.2 基于心率值的睡眠分期 | 第61-63页 |
| 5.3 多生理参数的睡眠分期 | 第63-68页 |
| 5.3.1 卷积神经网络数据预处理 | 第63-64页 |
| 5.3.2 基于卷积神经网络的睡眠分期 | 第64-65页 |
| 5.3.3 实验与分析 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 研究总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第79页 |
