心电信号分析：基于衍生呼吸信号的睡眠呼吸暂停综合征检测

"这篇毕业论文主要探讨了使用心电信号来检测睡眠呼吸暂停综合征的方法，特别是通过提取心电图中的衍生呼吸信号。论文提出了一种新的多特征融合算法来优化衍生呼吸信号的提取，以及一个基于衍生呼吸信号的睡眠呼吸暂停综合征判断算法，采用支持向量机进行事件分类。" 在论文中，研究者关注的重点是睡眠呼吸暂停综合征(Sleep Apnea Syndrome, SAS)，这是一种影响睡眠质量和健康的常见疾病。由于传统的多导睡眠监测仪虽然准确但成本高昂且可能引起患者不适，因此研究者寻求更便捷、低成本的替代方案。心电图(EEG)设备因其便携性和普及性成为潜在的解决方案，因为已有研究表明心电信号与呼吸信号之间存在强相关性。 首先，论文提出了一种创新的算法，该算法结合了心电信号的多个呼吸相关特征来提取衍生呼吸信号。这个过程包括对原始心电信号进行去噪和基线漂移校正，然后利用多级Teager能量算法定位关键的心电波形（如R波、P波、Q波、S波和T波）。接着，选取5种ECG特征变量（振幅峰值和RR间期）及其心率变异性信号，通过主成分分析(PCA)进行降维，并基于比率阈值融合主成分，最后进行后处理，得到优化的衍生呼吸信号。这种方法显著降低了与参考呼吸信号的平均呼吸率误差，并提高了两者间的平均相关系数。 其次，论文进一步开发了基于衍生呼吸信号的SAS判断算法。该算法提取了时域（平均值和标准差）和频域（功率谱密度的32个系数）特征，共计34个特征，用以区分呼吸暂停事件。论文对比了两种不同的衍生呼吸信号提取方法，即基于主成分分析的单一特征提取和基于R波峰值的方法。利用支持向量机(SVM)作为分类器，测试了四种不同的核函数（线性核等），以验证算法的有效性。 这篇毕业论文的研究工作为非侵入性和经济有效的SAS检测提供了新途径，通过心电信号的衍生呼吸信号提取和分析，有望改善患者的诊断体验和健康管理。