文档摘要：针对准确提取多阶段睡眠特征的难度较大,导致睡眠质量监测准确性较差的问题,提出了基于BP(BackPropagution)神经网络的睡眠质量监测管理系统.根据睡眠生理学基础知识,分析人体睡眠时期生理活动过程中的压力变化,设计无线采集控制、睡眠质量特征提取和睡眠质量监测管理模块,实现睡眠质量监测管理系统硬件设计.分析睡眠阶段脑电信号的特性,引入BP神经网络提取睡眠特征,获取睡眠时期的时频和非线性特征,通过与硬件模块之间的相互协作,完成睡眠质量监测管理系统设计.经实验测试结果表明,采用所设计系统能获取更加满意的睡眠质量监测管理结果,且系统耗电量较低.
Abstract：Thesleepqualitycharacteristicsofdifferentsleepstagesaredifferent,anditisdifficulttoaccuratelyextractthemulti-stagesleepcharacteristics,resultinginpooraccuracyofsleepqualitymonitoring.Therefore,asleepqualitymonitoringmanagementsystembasedonBP(BackPropagution)neuralnetworkisdesigned.Accordingtothebasicknowledgeofsleepphysiology,thepressurechangesintheprocessofphysiologicalactivitiesduringhumansleepisanalyzed,wirelessacquisitionandcontrolmodule,sleepqualityfeatureextractionmodule,sleepqualitymonitoringandmanagementmodulearedesigned,andthehardwaredesignofsleepqualitymonitoringandmanagementsystemarerealized.ThecharacteristicsofEEG(Electroencephalogram)signalsinsleepphaseisanalyzed,BPneuralnetworkisintroducedtoextractsleepcharacteristics,time-frequencyandnonlinearcharacteristicsinsleepphaseareacquired,andthedesignofsleepqualitymonitoringandmanagementsystemiscompletedthroughmutualcooperationwithhardwaremodules.Theexperimentalresultsshowthatthedesignedsystemcanachievemoresatisfactorysleepqualitymonitoringandmanagementresults,andthesystempowerconsumptionislow.
作者：高晨Author：GAOChen
作者单位：西安文理学院机械与材料工程学院,西安710065
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(3)
分类号：TP273
关键词：BP神经网络 睡眠质量 监测管理系统 特征提取
Keywords：backpropagution(BP)neuralnetwork sleepquality monitoringmanagementsystem featureextraction
机标分类号：R741.044TP391.41R338.63
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：西安市科技计划高校院所科技人员服务企业基金资助项目基于BP神经网络的睡眠质量监测管理系统设计[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(3)高晨针对准确提取多阶段睡眠特征的难度较大,导致睡眠质量监测准确性较差的问题,提出了基于BP(BackPropagution)神经网络的睡眠质量监测管理系统.根据睡眠生理学基础知识,分析人体睡眠时期生理活动过程中的压力变化,设计无...参考文献和引证文献
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引证文献
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关键词：BP神经网络,睡眠质量,监测管理系统,特征提取,
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