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申请/专利权人：苏州医电园生物科技有限公司
摘要：本发明公开了一种多人环境下打鼾检测方法及设备，属于睡眠监测领域，对n个用户采用n个传感器采集人体的振动信号，n个传感器采集的信号为对信号进行滤波，从信号中提取呼吸振动信号和多源头打鼾频段振动信号将呼吸振动信号与多源头打鼾频段振动信号结合进行盲源分离，将来自不同传感器的打鼾振动干扰信号移除，获得高信噪比打鼾振动信号分离后的打鼾振动信号与呼吸振动信号分别混合在一起，并滑动切分成时长t秒的数据段作为样本，使用深度学习框架，建立卷积神经网络模型来进行训练和预测，通过多个独立的非接触式压电传感器收集各个人体的生理振动信号，基于人体呼吸信号与打鼾信号的内在联系，实现高度精确的打鼾检测与打鼾源识别。
主权项：1.一种多人环境下打鼾检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集信号：对n个用户采用n个传感器采集人体的振动信号，每一所述传感器对应于一用户，每一所述传感器采集的信号为 其中，k代表第k位用户,其中Bk为用户k的呼吸振动信号，Sk为用户k的打鼾振动信号，HikSi为第k个传感器接收到的第i个用户的打鼾振动Si产生的干扰，Nk为第k个传感器接收到的噪声，令 则n个传感器采集的信号为信号提取：对信号进行滤波，从信号中提取呼吸振动信号和多源头打鼾频段振动信号盲源分离：将呼吸振动信号与多源头打鼾频段振动信号结合进行盲源分离，将它们分解为统计独立的源组件，每个组件对应于一个单独的声源将来自不同传感器的打鼾振动干扰信号移除，获得高信噪比打鼾振动信号打鼾检测与打鼾源识别：分离后的打鼾振动信号与呼吸振动信号分别混合在一起，并滑动切分成时长t秒的数据段作为样本，使用深度学习框架，建立卷积神经网络模型来进行训练和预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州医电园生物科技有限公司 一种多人环境下打鼾检测方法及设备
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