【摘 要】
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鼾声信号对于分析睡眠呼吸暂停低通气综合征十分重要，其中包含了对病人鼾声震动来源和上气道阻塞部位的大量信息。基于鼾声信号分析的诊断方法结合了生物医学、信号处理与
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院
【出 处】
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2013年上海市研究生学术论坛——计算生物学与系统生物学论坛
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鼾声信号对于分析睡眠呼吸暂停低通气综合征十分重要，其中包含了对病人鼾声震动来源和上气道阻塞部位的大量信息。基于鼾声信号分析的诊断方法结合了生物医学、信号处理与模式识别相关学科，需要进行大数据分析与处理。信息技术领域兴起的云计算技术，对于大数据的分析和处理提供了强大的基础和平台，使得处理大规模生物医学信号更为便捷和高效，从而诞生了"云医疗"行业。考虑到生物医学数据的安全性和传输时间的成本，我们提出了一种基于"私有云"系统的鼾声信号处理平台。分别基于个人计算机，服务器和"私有云"平台的鼾声信号处理任务实验验证了我们所提出的系统的高效性能。
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