文献类型：期刊文章

作　　者：吴正平[1] 魏欢[2] 杨翔宇[3] 周子凯[3] 陈春[4]

Wu Zhengping Wei Huan Yang Xiangyu Zhou Zikai Chen Chun(School of Engineering Education, Sanjiang University, Nanjing 210000, China Jiangsu Brain Medical Technology Co. Ltd. , Nanjing 210000, China Institute of Life Sciences, Southeast University, Nanjing 210096, China School of Electrical ＆ Automation Engineering, Sanjiang University, Nanjing 210000, China)

机构地区：[1]三江学院工程教育学院,南京210012 [2]江苏博恩医疗科技有限公司,南京210000 [3]东南大学生命科学研究院,南京210096 [4]三江学院电气与自动化学院,南京210012

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：江苏省高校自然基金(15KJB310016);江苏省科技厅前瞻性联合研究项目(BY2016014-01)资助

年　　份：2016

卷　　号：30

期　　号：12

起止页码：1861-1868

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对睡眠进行分期的关键要求是不失真的地采集到脑电信号和快速有效的分期算法。针对这一问题,设计出了便携式无线脑电信号采集器,并提出了使用样本熵-小波分析(Samp En-Wavelet)方法进行睡眠各阶段分期。脑电信号采用Wi Fi方式传输数据,采样率250 Hz^2 k Hz可调,通过对MIT-BIH睡眠脑电数据库中使用人工分期方法的对比,分期结果相同率达到了80%以上,简化了R&K和AASM人工睡眠多参数分期方法的繁琐工作。5名被试的分期结果表明,本系统与专业睡眠监测设备分期结果相近(>82%的重复度)。这一低成本、便携式的睡眠分期系统在睡眠分期研究及普及应用方面具有重要的价值?

关 键 词：睡眠分期 无线 脑电信号采集器  样本熵  小波分析

分 类 号：TP391.4] TN911.7[计算机类]