本文主要研究内容
作者刘梦星,秦丽平,叶树明（2019）在《一种基于心冲击图的床垫式睡眠姿态检测系统》一文中研究指出：睡姿识别是诊断和治疗体位相关性睡眠呼吸障碍的核心指标,为实现对人体睡眠姿态的无扰检测,设计开发了一种基于心冲击图(Ballistocardiogram, BCG)形态差异的便携式睡姿识别系统。通过集成压电薄膜传感器的床垫采集人体胸廓部位BCG信号,利用三次B样条小波变换和朴素贝叶斯分类方法,实现波形特征的提取和睡姿样本的预测。对11名健康受试者进行模拟睡眠实验,结果表明:心率特征值的估计与参照方法之间差异均值为0.04±1.3 beats/min (±1.96 SD),分段校正后的四种基本睡姿识别准确度超过97%,平均正确识别率达97.9%。该系统在测量舒适性和准确度上表现优异,对日常睡眠监测具有良好的应用价值。
Abstract
shui zi shi bie shi zhen duan he zhi liao ti wei xiang guan xing shui mian hu xi zhang ai de he xin zhi biao ,wei shi xian dui ren ti shui mian zi tai de mo rao jian ce ,she ji kai fa le yi chong ji yu xin chong ji tu (Ballistocardiogram, BCG)xing tai cha yi de bian xie shi shui zi shi bie ji tong 。tong guo ji cheng ya dian bao mo chuan gan qi de chuang dian cai ji ren ti xiong kuo bu wei BCGxin hao ,li yong san ci Byang tiao xiao bo bian huan he piao su bei xie si fen lei fang fa ,shi xian bo xing te zheng de di qu he shui zi yang ben de yu ce 。dui 11ming jian kang shou shi zhe jin hang mo ni shui mian shi yan ,jie guo biao ming :xin lv te zheng zhi de gu ji yu can zhao fang fa zhi jian cha yi jun zhi wei 0.04±1.3 beats/min (±1.96 SD),fen duan jiao zheng hou de si chong ji ben shui zi shi bie zhun que du chao guo 97%,ping jun zheng que shi bie lv da 97.9%。gai ji tong zai ce liang shu kuo xing he zhun que du shang biao xian you yi ,dui ri chang shui mian jian ce ju you liang hao de ying yong jia zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国医疗器械杂志的刘梦星,秦丽平,叶树明，发表于刊物中国医疗器械杂志2019年04期论文，是一篇关于心冲击图论文,睡眠姿态论文,睡眠呼吸暂停论文,小波变换论文,贝叶斯分类论文,中国医疗器械杂志2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国医疗器械杂志2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：心冲击图论文; 睡眠姿态论文; 睡眠呼吸暂停论文; 小波变换论文; 贝叶斯分类论文; 中国医疗器械杂志2019年04期论文;