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10.3979/j.issn.1673-825X.2020.05.011

基于神经网络的WiFi睡眠呼吸暂停智能监测技术

引用
为了克服传统睡眠呼吸监测方案未考虑实际受测人员在测试区域可能存在呼吸暂停、正常呼吸或者离开测试区域的问题,设计一种基于家庭WiFi的睡眠呼吸暂停智能监测系统.利用线性拟合消除接收天线的信道状态信息(channel state information,CSI)相位误差,并利用小波变换去除信号幅值的噪声;结合短时傅里叶变换和滑动窗口法对信号进行分割;提取天线间相位差的方差等特征并利用神经网络模型对呼吸暂停进行识别,排除睡姿变化带来的干扰.实验结果表明,该系统对于呼吸暂停的检测率达到95.6%以上,能够作为日常的呼吸暂停监测方案并为用户提供健康参考.

WiFi、信道状态信息、呼吸暂停、神经网络

32

TN929.5

国家自然科学基金;重庆市教委科技研究项目;重庆市自然科学基金

2020-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

788-797

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重庆邮电大学学报(自然科学版)

1673-825X

50-1181/N

32

2020,32(5)

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