| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 鼾声段自动探测研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 基于鼾声分析诊断OSAHS现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与目的 | 第11-13页 |
| 第二章 鼾声分析与识别基础 | 第13-25页 |
| 2.1 鼾声自动识别的系统结构 | 第13页 |
| 2.2 睡眠鼾声信号的预处理 | 第13-15页 |
| 2.2.1 预加重 | 第13页 |
| 2.2.2 加窗与分帧 | 第13-14页 |
| 2.2.3 潜在鼾声段端点检测 | 第14-15页 |
| 2.3 特征提取与降维 | 第15-16页 |
| 2.4 鼾声分类概述及方法 | 第16-24页 |
| 2.4.1 分类的概念 | 第16页 |
| 2.4.2 鼾声分类方法 | 第16-23页 |
| 2.4.3 分类效果评价方法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 睡眠鼾声信号鼾声识别系统的研究 | 第25-32页 |
| 3.1 实验方法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 实验对象 | 第25页 |
| 3.1.2 实验设备 | 第25页 |
| 3.1.3 训练与测试数据 | 第25-26页 |
| 3.1.4 特征提取 | 第26-28页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第28-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患者呼吸紊乱事件相关鼾声识别的研究 | 第32-47页 |
| 4.1 实验方法 | 第32-39页 |
| 4.1.1 实验对象 | 第32页 |
| 4.1.2 鼾声选择与分类标准 | 第32-33页 |
| 4.1.3 基于四类鼾声预测AHI过程 | 第33-36页 |
| 4.1.4 训练与测试数据 | 第36-37页 |
| 4.1.5 特征提取 | 第37-39页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第39-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-50页 |
| 5.1 结论 | 第47-48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附件 | 第57页 |