1 簡介

睡眠狀況是評價人體健康狀態的重要指標。本文提出一種基于枕下式的無擾睡眠監測系統，通過無擾獲取的心率信號測算心率變異性（HRV），并結合隱馬爾可夫模型（HMM），在對用戶無擾無接觸的環境下求解睡眠分期。針對現有 HMM 睡眠分期存在的問題，提出采用集合經驗模態分解（EEMD）消除 HRV 個體差異導致的分期誤差，再求解相應的睡眠分期。研究結果證明本文所提無擾式睡眠監測方案可實現 S1～S4 睡眠分期，正確率超過 60%，且性能優于現有 HMM 睡眠分期方案。

總結

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