【摘 要】
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本文的目的在于研发一款基于鼾声识别的睡眠呼吸暂停综合症辅助分析枕头。系统识别出鼾声后,通过调整枕头的高度来实现对用户头部姿态的调整,扩开呼吸道缓解打鼾症状;同时系统统计并分析用户的鼾声间隔信息,对该用户是否患有睡眠呼吸暂停综合症给出建议。系统还将这些数据展示给用户,用来为治疗提供数据支持。本文的主要工作如下:本文研究了鼾声信号的检测与识别方法。通过比较各方案的优缺点,确定基于短时能量和短时过零率的
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本文的目的在于研发一款基于鼾声识别的睡眠呼吸暂停综合症辅助分析枕头。系统识别出鼾声后,通过调整枕头的高度来实现对用户头部姿态的调整,扩开呼吸道缓解打鼾症状;同时系统统计并分析用户的鼾声间隔信息,对该用户是否患有睡眠呼吸暂停综合症给出建议。系统还将这些数据展示给用户,用来为治疗提供数据支持。本文的主要工作如下:本文研究了鼾声信号的检测与识别方法。通过比较各方案的优缺点,确定基于短时能量和短时过零率的双门限法作为端点识别方法、Mel频率倒谱系数作为特征参数、K近邻算法作为鼾声识别算法。同时,针对用户是否患有睡眠呼吸暂停综合症,本文采取了基于呼吸暂停事件发生次数的分析方法。本文进行系统方案设计和功能模块分析。整个系统分成设备终端和服务器端两部分。设备终端进行鼾声信号的检测与识别、硬件控制和与服务器端的数据交互。服务器端则接收设备终端发送的数据,并进行数据的分析与展示。本文对系统设备终端进行硬件和软件设计。硬件设计包括各模块的单独设计,并进行各模块间的电路连接。软件设计包括鼾声算法的嵌入式移植、与服务器端数据通信和硬件外设的控制部分逻辑。同时,为提高实时性,本文还通过浮点运算定点化进行软件优化。本文进行系统服务器端软件设计。服务器端软件设计包括用户注册与登录模块、用户管理模块、鼾声数据通信模块、鼾声数据查询模块和通知提醒模块。同时,本文还设计并优化了服务器端数据库,以满足用户数据的保存需求。本文进行系统仿真、测试。通过对鼾声信号检测与识别的算法仿真、整个系统的测试,最终系统测试的结果表明:本文的鼾声准确识别率达到94.76%,并且整个系统能实现长时间稳定运行,达到本文预期目标。
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