基于神经网络的家用型睡眠呼吸暂停综合症监测系统

摘要：

本文介绍了一款新的SAS监测系统,系统在不添加任何设备的情况下,利用手机调用自行设计的手机软件采集用户的鼾声数据,并采用ftp协议,利用家庭无线网传输数据,最终将数据存储在PC机中,并将神经网络算法和语音识别技术加入到系统的核心算法中,用于识别语音和鼾声,结合SAS的病征实现对SAS病症的诊断.实践证明,本系统相对于传统的SAS监测系统,具有更高的病症判别率.

关键词：SAS、ftp、Mel倒频系数、K-均值、RBF神经网络

所属期刊栏目：23

分类号：TP3;TN9

在线出版日期：2014-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：220-223,131