| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRCT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 多导睡眠图 | 第12-13页 |
| 1.2.2 床垫式睡眠监测系统 | 第13-14页 |
| 1.2.3 便携式移动睡眠监测仪器 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 基于压电感知信号的睡眠分期问题的提出 | 第16-26页 |
| 2.1 压电睡眠生理信号的特点 | 第16-18页 |
| 2.2 非脑电信号与睡眠分期的基础理论 | 第18-22页 |
| 2.2.1 睡眠分期理论 | 第18-19页 |
| 2.2.2 心率与睡眠分期 | 第19-21页 |
| 2.2.3 呼吸与睡眠分期 | 第21页 |
| 2.2.4 体动与睡眠分期 | 第21-22页 |
| 2.3 自动睡眠分期算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于脑电信号的睡眠分期 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于非脑电信号的睡眠分期 | 第23-24页 |
| 2.4 问题的提出 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 融合多种生理数据的睡眠分期算法研究 | 第26-45页 |
| 3.1 研究的目标 | 第26-27页 |
| 3.2 隐马尔可夫模型原理 | 第27-28页 |
| 3.3 隐马尔可夫模型基本算法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 前向算法（Forward Algorithm） | 第28-29页 |
| 3.3.2 维特比算法（Viterbi Algorithm） | 第29-30页 |
| 3.3.3 Baum-Welch算法 | 第30-32页 |
| 3.4 融合多种生理数据的睡眠分期算法 | 第32-40页 |
| 3.4.1 数据预处理 | 第32-33页 |
| 3.4.2 HMM的训练 | 第33-35页 |
| 3.4.3 利用HMM实现睡眠分期 | 第35-36页 |
| 3.4.4 融合心率HMM与呼吸HMM的睡眠分期 | 第36-38页 |
| 3.4.5 体动检测算法的实现与融合 | 第38-40页 |
| 3.5 睡眠分期实验 | 第40-43页 |
| 3.6 讨论 | 第43-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 移动睡眠监护系统的设计与实现 | 第45-60页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第45-46页 |
| 4.2 应用技术介绍 | 第46-50页 |
| 4.2.1 系统开发框架 | 第46-47页 |
| 4.2.2 心率与呼吸率的分离和计算 | 第47-50页 |
| 4.2.3 融合多生理指标的睡眠分期算法 | 第50页 |
| 4.3 系统功能需求 | 第50-52页 |
| 4.4 概要设计 | 第52-54页 |
| 4.5 移动睡眠监护系统的实现 | 第54-59页 |
| 4.5.1 睡眠质量可视化模块 | 第54-57页 |
| 4.5.2 睡眠信息统计模块 | 第57页 |
| 4.5.3 睡眠交流模块 | 第57-59页 |
| 4.5.4 睡眠知识模块 | 第59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第68-69页 |