發(fā)布時間：2016-10-17 08:02

  本文關(guān)鍵詞：睡眠腦電的去趨勢互相關(guān)和多重分形去趨勢互相關(guān)分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南京郵電大學(xué)》 2013年

睡眠腦電的去趨勢互相關(guān)和多重分形去趨勢互相關(guān)分析

王玉蘭  

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟不斷飛速的發(fā)展，人們的工作壓力越來越大，隨之帶來的睡眠質(zhì)量和睡眠障礙的問題越來越受到人們的關(guān)注。因此，通過研究睡眠腦電并對睡眠腦電進(jìn)行正確的分期具有非常重要的意義。 基于上面的目標(biāo)，本文采用了去趨勢互相關(guān)分析和多重分形去趨勢互相關(guān)分析的方法來對睡眠腦電展開了深入的研究，并對睡眠腦電實現(xiàn)了正確的睡眠分期。 首先，本文主要研究了去趨勢互相關(guān)分析的方法，此方法主要用于分析評估兩個非平穩(wěn)時間序列長期的互相關(guān)性。從MIT-BIH Polysomnographic Database中隨機抽取了樣本信號，來進(jìn)行清醒期和非快速眼動睡眠Ⅰ期的分期研究。結(jié)果表明，清醒期DCCA指數(shù)的平均值小于非快速眼動睡眠Ⅰ期DCCA指數(shù)的平均值。此方法研究睡眠腦電圖，對改善睡眠質(zhì)量或者診治睡眠障礙性疾病有很大的意義。 其次，又給出了另外一種研究睡眠腦電分期的方法，即多重分形去趨勢互相關(guān)分析法。在理論分析的基礎(chǔ)上，把多重分形和去趨勢互相關(guān)結(jié)合起來描述時間序列之間存在的互相關(guān)性，根據(jù)多重分形譜寬度的平均值來實現(xiàn)睡眠分期。用此算法分別對睡眠清醒期和NREM睡眠I期的睡眠腦電信號進(jìn)行了分析比較，實驗表明，清醒期多重分形譜寬度的平均值小于睡眠Ⅰ期多重分形譜寬度的平均值，，該方法能很好地實現(xiàn)睡眠分期。用此方法研究睡眠腦電分期能夠?qū)崿F(xiàn)睡眠的正確分期，有很好的臨床意義，能有效地改善睡眠質(zhì)量、診斷睡眠疾病。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：R312;TN911.7
【目錄】：

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本文編號：142440