基于微动敏感床垫的睡眠分期新算法

睡眠质量对人的生活质量影响很大,而睡眠质量的好坏则可通过浅睡、深睡、快速眼动睡眠期(Rapid Eye Movement Sleep,REMS)等睡眠分期来进行判别。提出了一种基于微动敏感床垫进行睡眠分期的新算法。方法首先通过微动敏感床垫采集心电信号和呼吸信号等相关数据,然后利用短时傅里叶变换进行频域的预处理,之后再使用巴特沃斯滤波器进行滤波处理,最后利用固定阈值算法进行睡眠分期,进而得出个体的浅睡、深睡、REMS等不同时段的睡眠分期结果。对比标准的多导睡眠图(Polysomnography,PSG)睡眠监测结果,上述算法的分析结果符合率为92.9%,所得的结果具有较大准确度,对于睡眠健康的深度研究具有很大意义。