基于声学多特征的鼾声信号聚类分析
该文提出了一种鼾声信号(SS:Snoring Signals)的聚类分析方法,有助于对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS:Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome)患者整晚上气道(UA:Upper Airway)的不同状态进行研究.通过计算鼾声信号的不同声学特征并利用主成分分析法(PCA:Principle Component Analysis)和K均值法将其聚集成不同的状态类别,并分析比较不同状态与医学机理之间的关系.该文提出的方法对医生和工程师建立鼾声信号数据库进行深入研究具有重要的意义.
鼾声信号 声学特征 聚类分析 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征
房玉琢
南京理工大学电子工程与光电技术学院 南京 210094
国内会议
长沙
中文
186-190
2015-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）