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为了减轻传统接触式睡眠生理监测系统对人体造成的负担,设计了一种基于微波技术的非接触式睡眠生理信号采集与分析系统,提出一种基于体动射频信号的睡眠分期识别算法.通过小波变换对射频运动传感器(RFMS)采集的体动信号进行预处理,再计算出体动信号的能量值,最后通过判别式处理和阈值法实现了睡眠分期:醒觉期、浅睡期、中睡期、深睡期.实验采集分析了8个实验者为期46天的睡眠生理信号,同时同步采集视频信息、TANITA水床睡眠信息、接触式呼吸脉搏信号.与视频结果比较发现醒觉期正确率达到90%;与TANITA水床睡眠结果相比,本系统的结果与其吻合程度达到70%;与不同睡眠状态下呼吸率、心率的变化相比,本系统的结果吻合度达到80%. 相似文献
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