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基于脑电波的便携式睡眠质量监测系统
基于脑电波的
便携式睡眠质量监测系统
金旭扬
导师： 华东理工大学信息学院 ；利用心电图电极片改装前额电极，也可以弥补原本接触不良的缺点。
为了完成单向传输数据的目的，使用的蓝牙模拟串口（发送）芯片能耗低、续航能力强、编程较为简易。接收端可以是任何蓝牙设备，只需一次配对后就可自动连接，对于手机、电脑硬件的要求不高。
初步测试时，采集使用的是Microsoft Windows平台，使用Neurosky提供的API接口，在Visual C++上编写简单的程序即可完成数据的存盘。采样频率约为，远高于脑电信号的最高有效频率30Hz的两倍，符合采样定理。
图2-3 Windows 7下的采集、分析软件
利用Neurosky提供的Android API接口，在Android平台下的脑电波预览、采集工作也得以完成，程序可以在后台运行，并且将采样数据即使存盘，在实际使用过程中更为方便，也省去了用电脑建立连接、定义接口的繁杂步骤，适合移动平台。
图2-4 Android下的采集、预览软件
基于脑电信号的睡眠质量监测方法
脑电信号预处理方法
脑电波在时域上属于非平稳随机信号，实验中采集的脑电波只有一导连，因此信号不稳定、噪波严重。需要经过初步的低通数字滤波预处理。为方便起见，频率衰减带上限取到高于脑电波分析中有效频率30Hz的50Hz。
数字滤波器包括有限冲激响应(FIR)滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器两大类。FIR滤波器可以得到严格的线性相位，相比IIR需要采用较高的阶数（约是IIR的五至十倍），但软件实现方便。[10]
假设FIR滤波器的单位冲击响应h(n)为一个长度为N的序列，那么滤波器的系统函数为：
(2-1)
上式的差分形式为：
(2-2)
由于理想滤波器在边界频率处不连续，故其时域信号hd(n)一定是无限时宽的，无法实现。因此，需要把具有理想线性相位特性的滤波器曲线用窗函数截取：
(2-3)
这种设计思想称为窗函数设计法。
其中，常用的汉明窗（Hamming Window）函数如下：
(2-4)
幅值函数为：
(2-5)[11]
使用Matlab的fir1工具设计300点的FIR低通滤波器，采用汉明窗，以512Hz作为采样频率，50Hz作为率减带，得到的滤波器幅频响应曲线如下：
图2-5 300点低通滤波器幅频响应曲线
（采用归一化角频率，2π即为实际采样频率的512Hz）
脑电信号的频域分析
脑电波按频率从高到低划分依次为：β波(14~30Hz)，α波(8~14Hz)，θ波(4~8Hz)，δ波~4Hz)。
脑电波
频率范围
精神状态
β波
14~30Hz
运动感觉节律，放松可集中注意力，有协调性，思考，对于自我和周围环境意识清楚机警，激动
α波
8~14Hz
放松但不困倦，安静，有意识
θ波
4~8Hz
直觉的，回忆的，幻想，想象，浅睡
δ波
~4Hz
深度睡眠，非快动眼睡眠，无意识
表2-1 脑电波的频段划分以及不同类型脑电波所反映出的脑部精神状态[12]
离散时间序列x(n)的傅立叶（Fourier Transform）变换是：
(2-6)
如已知随机信号x(n)的自相关函数r(k)，那么功率谱密度函数就定义为：
(2-7)
功率谱函数的另一定义是：
(2-8)
理论上，离散信号处理方法对有限带宽的信号能做准确分析，但有限带宽信号在时域上是无限长的，只取其中有限长的一段进行傅立叶变换，相当于在原信号上加了矩形窗运算。加窗在频域上，对原功率谱起到了平滑的作用。
(2-9)[13]
其中，w(n)表示窗口函数。常用的窗有三角窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。这些窗的旁瓣电平比矩形窗低，但分辨率也较矩形窗低。[14]
根据美国睡眠医学会2007年的标准，睡眠分期的脑电标准如下：
睡眠阶段
划分规则（仅含脑电，且忽略例外情况）
W（觉醒期）
枕区α波含量大于50%
N1（非快速眼动期1）
α波减弱，低幅度、4～7Hz的波含量大于50%
N2（非快速眼动期2）
开始阶段：出现与觉醒无关的K复合波或者纺锤波
持续阶段：低幅度、4～7Hz的波（不含