Matlab鼾声特征分析与检测(2)

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3.3.2 线性预测系数的求解 12

3.4 共振峰 14

3.4.1 共振峰综述 14

3.4.2 共振峰的数学表示 15

3.5 功率比的物理意义及其数学表达式 15

3.6 频率特征矢量的物理意义及其数学表达式 16

4 OSAHS病人鼾声信号的特征提取及规律 17

4.1 OSAHS病人鼾声信号在不同时段的特征数据 17

4.2 OSAHS病人鼾声信号在一小时内的统计规律 19

结论 25

致谢 26

参考文献 27

1 引言

1.1 研究背景及意义

OSAHS，即阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome）的缩写，是指睡时上气道塌陷阻塞引起的呼吸暂停和通气不足、伴有打鼾、睡眠结构紊乱、频繁发生血氧饱和度下降、白天嗜睡等病征的一种疾病[1][2][3][4] [6][8][9][10][11][12]。呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻气流停止≥10s。低通气（通气不足）是指睡眠过程中呼吸气流强度较基础水平降低50%以上，并伴有血氧饱和度（SaO2）下降大于4%。

OSAHS在病理结构上表现为睡眠时上气道发生塌陷阻塞，引起呼吸暂停和通气不足，伴有打鼾、呼吸结构紊乱、血氧饱和度下降。OSAHS严重影响患者的生活质量，会引发高血压和各种心脑血管疾病；造成学习、记忆能力减退，易导致工作效率低下，交通事故频发；极端情况下，易引发由夜间呼吸不足和心脑血管疾病引起的猝死。在现代生活中，OSAHS在人群中的发病率比较高，针对OSAHS的深入研究刻不容缓。

目前，临床诊断使用最多也最成熟的手段是业界称为“黄金标准”的多导睡眠图(PSG)监测系统[8][12]。但是，PSG有两大十分明显的缺陷：一是设备复杂且诊断的费用极其昂贵，不适合大范围推广；二是PSG为“侵入式”的监测设备，病人在被监测时，身体多个部位被导管连接着进行测量，会使病人感到不舒服，进而会造成病人被检测时的睡眠姿势跟自然状态下有所差别，所以测得的数据跟正常情况下的数据会有一定程度的偏差。因此，越来越多的学者开始寻求其他的操作简单，成本低廉，“非侵入式”的方法来诊断OSAHS患者。

响亮的鼾声是单纯打鼾者和OSAHS的共同特征，轻度的OSAHS患者和单纯打鼾者表面上没有显著的区别；但是，深入的研究表明，OSAHS患者和单纯打鼾者的鼾声具有不同的声学特点，这些特点可能有助于将OSAHS患者与单纯打鼾者区分开来。

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究的内容

本文着重研究OSAHS患者鼾声信号的共振峰、功率比、均值频率、峰值频率、中心频率等声学特征及其在一段时间内的变化规律和统计特性。论文第二章主要是讲鼾声信号的产生，OSAHS的发病机理，以及OSAHS病人鼾声信号的初步解读等内容；第三章的内容是对OSAHS病人鼾声信号的概述和物理意义的理解，其中包含了提取鼾声信号的准备工作和对各个特征的综述等；第四章主要是用Matlab软件提取了一组实测的0SAHS病人的鼾声信号在不同时段的特征矢量并计算了它们的主要的统计量，然后拟合了这些特征矢量在整个取样时段内的概率密度曲线，并进行了一定程度的物理解读。