作者：刘梦星; 秦丽平; 叶树明心冲击图睡眠姿态睡眠呼吸暂停小波变换贝叶斯分类
摘要：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±1.3beats/min(±1.96SD),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。
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