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夢魘喚醒系統(tǒng)的特征信號分析

2015-01-14 07:29王琨琦陳世杰
科技視界 2015年7期
關(guān)鍵詞:夢魘傅里葉節(jié)律

王琨琦 劉 穎 陳世杰

(西安工業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院,陜西 西安710021)

目前,國內(nèi)外對夢魘的研究甚少,尚沒有解決夢魘這一睡眠障礙的醫(yī)療器械。對夢魘發(fā)生時的機理快速眼動(REM)睡眠期提早出現(xiàn)和呼吸的節(jié)律特性進行分析,探求夢魘時的特征信號[1-2]。為了研究夢魘發(fā)生時的自主喚醒的特征信號,對夢魘發(fā)生時的各種信號進行分析,發(fā)生夢魘時的特征信號主要為脈搏信號、快速眼動信號、腦電信號(EEG)和心電信號以及粗重呼吸信號。當(dāng)脈搏信號作為特征信號,采用脈壓測量法進行測量[3],容易受各種因素的干擾,同時會對使用者造成壓迫,易產(chǎn)生錯誤的信號;用腦電信號作為特征信號時,需要在頭皮上安放電極[4]不但會對使用者造成壓迫,而且采集過程比較復(fù)雜,會發(fā)生誤判。國外知名睡眠研究專家霍夫德認為用REM睡眠活動產(chǎn)生夢境來解釋夢魘并不恰當(dāng)。他指出,快速眼動期的睡眠的所有情況均為腦血流及代謝增加,心率加快,呼吸急促且不規(guī)律,血壓上升,體溫升高,而且各個睡眠期的快速眼動情況都一樣[5-6],快速眼動期不能為夢魘提供準(zhǔn)確的參考價值。當(dāng)人發(fā)生夢魘時可自主控制呼吸,讓呼吸粗重而急促,這樣便可作為明顯區(qū)別于正常睡眠、做夢期和清醒狀態(tài)的特征信號,既不會造成誤喚,又達到喚醒被困患者的目的。因此,采用呼吸信號作為夢魘特征信號。

1 夢魘喚醒信號總體功能

為了進行呼吸音信號分析,需要把非呼吸音信號濾掉,因此采用了類周期法對呼吸音信號進行去噪。首先利用MEMS音頻傳感器采集夢魘時的呼吸信號,該音頻傳感器能直接將采集到模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號進行呼吸信號的判斷,利用呼吸節(jié)律的判斷方法,判斷采集到的信號是否為呼吸信號,若為呼吸信號,將信號進行短時傅里葉變換,在進行功率譜密度分析,繪制出頻譜圖,然后判斷是否為夢魘時的粗重呼吸信號,如果是則確定為夢魘,在進行下一部分的喚醒工作。

2 夢魘特征信號的分析方法

對夢魘特征信號即呼吸信號的分析方法有許多,比如短時傅里葉變換(STFT)、小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等等。短時傅里葉變換用來分析分段平穩(wěn)信號或者近似平穩(wěn)信號。小波變換分析信號頻率時可以時間、頻率同時定位,這適用于非平穩(wěn)信號。小波變換法具有良好的時頻局域化性,檢驗準(zhǔn)確性高,但計算量大,不適于實時處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地實現(xiàn)判別結(jié)果,但訓(xùn)練時間較長,實際應(yīng)用效果不佳。

因為呼吸音信號從整體來看是一個非平穩(wěn)過程信號,不能用處理平穩(wěn)信號的進行分析處理。但是呼吸音信號在一個節(jié)律一半左右的區(qū)間內(nèi)基本平穩(wěn)。所以,可以采用短時傅里葉變換對夢魘特征信號進行分析,確定特征信號的頻率和幅值范圍。

3 信號的分析

信號的分析過程主要包括信號采集,節(jié)律分析和信號時頻域特征信息的提取。

3.1 信號的呼吸節(jié)律分析

本文根據(jù)呼吸信號的節(jié)律特性(類周期性)對采集到的呼吸信號進行分析、比較,確定采集到的呼吸信號的節(jié)律范圍。為了提取呼吸信號的節(jié)律特性,對呼吸信號進行采集后,進行A/D轉(zhuǎn)換,解調(diào)、濾波,進行采樣,然后根據(jù)每64個采樣值的幅值求平均,比較之后,確定峰值,確定節(jié)律時間。

通過類周期法,可以分析出采集到的呼吸信號的節(jié)律范圍呼吸周期為3-6秒,并且每個周期內(nèi)的峰值大小幾乎保持一致。而其他的噪音信號,不具有節(jié)律特征,并且峰值大小也隨時進行改變。根據(jù)這個節(jié)律范圍可以排除其他噪音信號的干擾。

3.2 呼吸信號的采集

由于錄入夢魘時發(fā)出的粗重呼吸聲比較困難;然而夢魘時發(fā)出的粗重呼吸聲與清醒時發(fā)出的粗重呼吸聲特征類似,所以采用清醒時發(fā)出的粗重呼吸聲作為特征信號,進行分析。采用Cool Edit分別錄入平穩(wěn)信號和粗重信號。

3.3 夢魘呼吸音信號的分析

進行數(shù)字信號處理通常分析呼吸音信號是看它的頻域特征,從它的頻域特征圖上能夠提取出更多有效的特征量。所以,對這一新信號進行頻譜分析,獲得頻譜圖,得到特征信號。

3.3.1 基于短時傅里葉變換的特征信號的提取

Matlab中的短時傅里葉變換的函數(shù)是一種頻域分析法,能很好地刻畫信號的頻率特性。它能夠分析出語音信號的頻譜特性,能夠從中提取出特征信息。對呼吸音信號的分析原理主要是短時傅里葉變換,離散信號x(n)的短時傅里葉變換公式為:

其中ω(n)是實數(shù)窗序列,xn(Ejω)既是ω的函數(shù),也是n的函數(shù)。離散的短時傅里葉變換令ω=2πk/N,0≤k≤N-1其公式如下:

對呼吸音信號進行短時傅里葉變換后,利用功率譜密度函數(shù),求出功率譜然后再根據(jù)功率譜與短時傅里葉變換的關(guān)系,繪畫出頻譜圖。

本文利用Matlab中的短時傅里葉變換分別畫出單個節(jié)律平穩(wěn)信號和粗重信號的時域圖和頻譜圖,如圖1、圖2所示:

3.3.2 特征信號提取結(jié)果與特征分析

圖1(a)單個節(jié)律平穩(wěn)呼吸音信號的時域圖,圖2(a)表示的是單個節(jié)律粗重呼吸音信號的時域圖。經(jīng)過對比圖1(a)與圖2(a),可以得出,在相同的時間內(nèi),兩種信號的幅值隨時間變化,但是兩種信號變化的幅值大小不一樣。通過幅值的節(jié)律性變化,根據(jù)兩種信號的幅值不同的范圍來確定頻率范圍。圖1(b)為單個節(jié)律平穩(wěn)呼吸音信號的頻譜圖,圖2(b)為單個節(jié)律粗重呼吸音信號的頻譜圖,通過圖1(b)與圖2(b)的對比,可以得出平穩(wěn)呼吸音信號的頻率在0~300 Hz時,幅值為0~5mV;而粗重呼吸音信號的頻率在0~300 Hz時,幅值為50~220mV,最終得出夢魘喚醒系統(tǒng)的特征信號頻率范圍為0~300 Hz,幅值為50~220mV。多次對比,誤差在15%范圍內(nèi),所以最終結(jié)果為頻率范圍為0~300Hz,幅值為 50~220mV。

4 結(jié)論

(1)通過比較夢魘發(fā)生時產(chǎn)生的各種信號,確定了自主喚醒的呼吸音信號作為夢魘喚醒系統(tǒng)的特征信號。

(2)提出了呼吸節(jié)律分析法,對呼吸音信號中的噪聲信號進行了剔除,以確保將要分析的信號為呼吸音信號。

(3)采用類周期法對采集到的呼吸信號進行呼吸節(jié)律的分析,確定呼吸信號的節(jié)律范圍為3-6秒,排除其他信號的干擾。采用MATLAB軟件對粗重呼吸音信號和平穩(wěn)呼吸音信號做短時傅里葉變換,進行頻域?qū)Ρ确治?,獲得粗重呼吸音信號頻率范圍為0~300Hz,幅值為50~220mV。

[1]翁暉亮.夢魘[J].健康博覽,2004(01):39.Weng Huiliang.Nightmare[J].Health Expo,2004(01):39.

[2]王亞威,侯安會.夢魔發(fā)病機制的中西醫(yī)結(jié)合探討[C]//北京:中國睡眠研究會,第三屆中國睡眠醫(yī)學(xué)論壇論文匯編.2009:19-21.Wang Yawei,Hou Anhui.To explore the pathogenesis of traditional Chinese medicine and Western medicine combined with nightmare[C]//The third China sleeping medicine BBS proceedings.2009:19-21.

[3]王家慶.脈搏信號處理方法研究與脈搏測量系統(tǒng)設(shè)計[D].北京:北京工業(yè)大學(xué),2006,04.Wang Jiaqing.Research of pulse signal processing methods and design of pulse measuring system.Beijing University of Technology,2006,04.

[4]馬穎穎.腦電信號的特征提取及睡眠分期方法研究[D].西安:西北工業(yè)大學(xué),2007.Ma Yingying.The feature extraction of EEG and sleep staging study[D].Northwestern Polytechnical University,2007.

[5]胡丹波.快速眼動睡眠相關(guān)性睡眠障礙[J].繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育,2006-02-28.Hu Danbo.Rapid eye movement sleep related sleep disorders[J].Continuing Medical Education,2006.

[6]James Allan Cheyne,Gordon Pennycook.Sleep Paralysis Postepisode Distress:Modeling Potential Effects of Episode Characteristics,General Psychological Distress,Beliefs,and Cognitive Style[J].Clinical Psychological Science,2013-02-12.

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