研项目万方数据致谢万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论引言睡眠是人体项最重要的生理活动，好比银行，可以经常存入却不能持续透支。现代的人们由于社会压力的增加睡眠时长相比较年前已经平均缩短了个小时的时间。世界卫生组织调研结果表明，全球大概有的人饱受睡眠问题的困扰，在中国睡眠问题发病率达到了。进来项研究表明，近多种人类疾病与长期失眠息息相关，在人题生理的个重要因素中，睡眠无疑是其中最重要的项目之。睡眠质量的好坏对人类的身体健康具有各种无法磨灭的影响。脑电信号，中包含有大量的生理与病理信息，因此在临床诊断中，医生可根据对信号的深入研究来提高大脑神经系统病变检测的准确性，为脑部疾病诊断和检测提供了有效的方法。同时脑电信号也是神经系统疾病判断脑疾病判断的主要依据。当前，脑电信号主要用于检测颅内器质性病变的检测，如癫痫脑炎脑血管疾病及颅内占位性病变，其中对难治性癫痫病的诊治意义重大，可同时帮助诊断和分型，以及预后和跟踪疗效。研究背景和意义本课题的目标是通过对于睡眠分期的检测来对人的健康状况进行检测了解。这个在临床上参与些疾病的预防和治疗有着重要的意义。本文采用计算机技术网络通信技术数字信号处理技术等目前世界上流行的技术，目的是提高之前的睡眠分期方法的准确率和分期效率，研制出高效率和准确率的的基于脑电信号的自动分期系统，提高基于睡眠脑电对于人体睡眠质量来进行判断的准确性。随着社会的进步发展，生活节奏的加快，人们的生活工作学习各方面竞争压力的日益增大，很多人的睡眠都受到影响，睡眠存在些问题，甚至有的人存在睡眠障碍，通过些临床研究，睡眠呼吸暂停综合症对于人的健康又很大的危害甚至威胁到人的生命。随着城市化进度的加快，现代城市人的压力很大，生活节奏很快，同时各种不良好的生活习惯，比如抽烟喝酒熬夜等，都会对睡眠有不好的影响甚至会引发睡眠障碍。失眠万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第章绪论是人们在生活中最容易得的种睡眠障碍失眠使人感觉注意力不集中头脑发昏不清醒心情不好，对于自身平时的工作学习和生活有很大的影响。在现代社会，睡眠障碍有可能导致交通事故以及些交通意外。睡眠的障碍对人们的日常生活的影响很大，有的已经到了无法忽视的地步。睡眠质量问题越来越引起了人们的密切关注，大家很需要研究新的方法来可以准确的判断睡眠质量。另外，有些方面的疾病在病人清醒的情况下不容易被发现，比如说大脑方面的疾病。但是当人体处于睡眠时，因为大脑处的环境相对的安静，因此些疾病的症状就会明显的表露出来，并且当位于不同的睡眠期间时这些症状的显露程度也不同。因此，研究脑电信号可以相应的为更好的提高人体的睡眠质量做相应的基础工作，对解决人体失眠症状以及对睡眠有关方面的疾病解决都有着很大的帮助。就当前来说，使用安眠药是治疗失眠最被接受的方法，但是若是研究好睡眠状态的各个分期以及各个分期的症状对安眠药物的研究也是很有帮助，睡眠过程经过了几个固定的相对稳定的状态，脑电信号都把这些睡眠期间的生理症状都会很好的记录下来。所以研究睡眠分期，是有着很大研究价值。睡眠脑电的研究主要包括以下几个方面神经科学生物医学计算机科学康复医学等，是种非常领先的探索领域。接下来首先简单的总结下国内外睡眠分期研究的研究现状。脑电信号研究分析从后，第次用傅立叶作为工具对脑电图进行了研究，随后又把其运用到脑电图探究中，是脑电信号的探究与发展的个重要的里程碑。频域分析是脑电图领域探究的普遍得到欢迎的方法，功率谱估计为其重要的探究方法，功率谱分析为探究信号的最普遍的方法，它发源自傅立叶的研究分支，其运用的首要条件是信号的稳定，若为不平稳的信号，探究结果和时间的变化有着很大的关系。脑电图是通过脑电图描记仪将脑自身微弱的生物电放大记录成为种曲线图，以帮助诊断疾病的种现代辅助检查方法它对被检查者没有任何创伤。脑电图对脑部疾病有定的诊断价值，但受到多种条件的限制，故多数情况下不能作为诊断的唯依据，而需要结合患者的症状体征其他实验检查或辅助检查来综合分析。在脑电信号谱分析应用方面的文章也更多出现在人们的视野中，文章中涉及的诱发电位脑电图频谱，频谱分析，利用人的行为机制的频谱分析区分药物，测量功率谱的功率谱万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第章绪论值为研究变量，脑电图等。现在最为普遍的探究工具为以傅立叶的研究分支为基点的周期法得到方法仅仅是通过数以万计的科学实验来得到，所以必须通过数学中的应用学来大体得出它的特征。组成的各种随机变量直在不断的变化，是具有非平稳性的主要原因，相对来说，对外界环境又有很大的适应性。因为进行信号处理的首要条件为将那些抽象的信号来转化成具体的数学符号，因而所要研究的信号必须具备各个形态的相对稳定状态。但是的随机性，若是用具体的数学方法来处理，又会带来很大的偏差。避免误差的方法般为以下两种，第种是依据以前的经验，把脑电信号来进行固定频率的分段，第二种是根据实际的具体情况变化来实施权变分段。万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章睡眠脑电概述脑电信号具有非线性人和大脑的种种进行的接受刺激以及发出信号的系统是定能让生物电信号呈现出非线性的规律和特点。人体神经的调节和适应机制很可能会使脑电信号具备非线性的特征。但是现在的脑电信号研究般是在数学线性规划的基础上进部来研究的，但是如何更有效的规避线性偏差更是脑电信号研究中需要重视的问题。脑电信号微弱脑电信号的频幅很小，通常仅仅在波动，若是要研究的脑电信号的环境有各种声音的话，会常常存在很多的影响因素。人和动物的接受刺激及做出反应的种种机制普遍环境影响音存在很多种，因此让脑电信号呈现出了非线性关系，在进行探究时务必要把这些环境影响音排除。信号的属地波幅很显著，所以和其它的生物信号来比，功率谱分析和不同阶段频率处理在脑电信号中占据重要的位置。脑电信号的频率较低对如般的生物信号，像是血液信号肌电信号等种种生物信号，般都是频率较低的生物电信号，通常发生的频率上下限范围属于频率较低的范围。脑电信号的频率波动为，而且脑电信号的频域的特点却很显著，所以研究脑电信号时，种种的分析频率和功率谱分析就成为了必不可少的技术。在人体的各种细胞内般始终会连续的发出及其微小的生物电反应。通过把电极加放在人的头皮层上这个实验，将神经纤维的电极活动转化为人的肉眼能观察到的现象，因此也得出了脑电图的图像，即包括了形状频幅频率以及位相。所以脑电图便为经过电极而反应的神经纤维细胞的主动性有规律的活动。以所发生的时间看做数学中的轴，神经纤维细胞的电位变化是轴，通过这些便可看出动作电位与时间之间的密切联系。脑电图为脑电图为脑电信号位于大脑表面的种种反应的综合。若是大脑皮层出现了定的损害或是功能遭到破坏时，脑电图随之也会立即出现超过正常的变化，所以脑电信号的出现是医学上诊断疾病进行治疗的个有效工具，也普遍受到人们的各种研究与探索。脑电波的图像变化与数学中的图像几乎差不多，其产生是因为大脑皮层上几乎在个时间很多神经细胞发生的突出后电位聚集子啊起。因此当处于不样的环境变化时，脑电波频率的快慢有着显著地不同。所以，依据频率显著的不同对脑电波进行了划分，图分别为四种波形图。万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章睡眠脑电概述图脑电图的四种基本波形波频率为，出现在顶叶脑垂体的次数比较显著，为儿童时期处于智力发育完善的重要波动。偶尔个波的和非局限性的波为普遍现象。但当是成年人来说，在正常生活状态下通常测量不到该波的存在，仅仅当人在很深的睡眠很深麻醉极度缺氧时会出现。波每秒次的波，幅度为，为儿童时期处于智力发育完善的重要脑电活动，左右两边是对称的。波与人所处的生理和心理状态存在普遍联系，般当成年人遭受到巨大的悲痛和感到疲倦时会发生波，但是当人的心情愉快时几乎很少出现。波每秒次的波。波普遍存在于大脑皮层内，在顶枕处尤其显著，在左右两侧时大致是同位的，波为人处于正常生活状态的重要频率，若是外界环境相对平稳，则该波的波动频率不会发生变化。但若人体发生具有目标的生活活动时候，波便会及其快速的被波代替。波每秒的波。波普遍存在额部及其中央的部分，幅度仅仅为波的很小比例，通常来说波的发生和人所进行的活动种类存在很大的关系，和人的种种焦躁不安或是急躁的情绪更是密不可分，波的频率显著代表了大脑皮层的亢奋程度。睡眠脑电睡眠脑电波的特征和分期指标当人体的状态从睡眠转化到正常生活状态时的脑电波也会出现很显著的变化，也就是波的逐渐消失，频率的逐渐减缓，随之会发生了由波过度到的情况。而且在睡眠的这个时间段时，也必然引起了下面这些不太常见的脑电波的变化万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章睡眠脑电概述尖波当人由感到困意过度到较浅睡眠状态时，波会逐渐的减弱，这时要是给处于较浅睡眠者个很微弱但是又不足以让其惊醒的外界干扰时，便能观察到呈尖波浪形的变化状态。梭波当人体处于睡眠时，观察到的通常为波，有时也会出现波，也会无规律的出现些梭波，主要是部分频幅是每秒次的簇发波。复合波当人体处于睡眠状态时的梭波时，给其适度的刺激，尤其为声音上的刺激，在脑电图上就出现了具有诱发点位的波动，跟随其后的还有梭波，于是形成了复合波。纺锤波当人体处于睡眠期间时经过固定的时间阶段百年发生的脑电波信号，其变动范围般是处于频谱段中。当处于睡眠的不样的阶段期间，脑电信号眼球变动神经细胞的各种指数也会随之有不同的变化，这些变化都能出现在脑电图眼动电流图神经细胞电图上。然后再经过分析各个不同期间的电图的变动趋势，由此能把睡眠阶段分类，以下是在国际上普遍得到认可的睡眠分期标准，由此作为探究睡眠阶段的普遍标准。表睡眠分期标准脑电图眼动流图颈肌电图频段的相对功率频段的相对功率频段的相对功率频段的相对功频段与频段的功率比频段与频段的功率比脑电图的总功率脑电图谱密度上的平均功率的复杂度频段的相对功率眼动电流图谱密度上的总功率眼动电流图谱密度上的平均功率眼动电流图谱密度上频率的标准离差谱密度上的总功率谱密度上的平均功率谱密度上频率的标准离差个个个万方数据南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章睡眠脑电概述睡眠