基于短时能量的呼吸暂停信号识别方法

• 作者: 敬博通 李凯 牛泽 钟贤硕 韩焱
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 呼吸暂停 短时能量 频域特性 信号建模 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 分类号: TN98
• 字数: 2717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2019.08.020

摘要

呼吸暂停是一种常见的疾病,严重的呼吸暂停会导致患者猝死.针对患者需要对睡眠过程中呼吸信号进行实时监测,提出了一种基于短时能量的呼吸暂停信号识别监测方法.该方法基于患者呼吸过程的信号频域特性,对不同的患者进行自适应鼾声特征信号建模;之后通过神经网络信号识别方法,利用建立的模型对患者的呼吸信号进行呼吸暂停判断.实验结果表明,对不同的患者进行睡眠呼吸过程监测时,可以识别95％的呼吸暂停信号.研究为呼吸暂停患者的实时监测提供了一种高精度的信号识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩焱	中北大学信息探测与处理山西省重点实验室	268	1539	18.0	24.0
2	李凯	中北大学信息探测与处理山西省重点实验室	42	190	6.0	12.0
3	牛泽	中北大学信息探测与处理山西省重点实验室	5	1	1.0	1.0
4	钟贤硕	中北大学信息探测与处理山西省重点实验室	1	1	1.0	1.0
5	敬博通	中北大学信息探测与处理山西省重点实验室	1	1	1.0	1.0