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公开(公告)号：CN115206291B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210598178.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，包括：预处理模块，用于对睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；特征提取模块，用于提取睡眠鼾声信号的声学特征，并根据睡眠鼾声信号的声学特征形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；特征选择模块，用于计算睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择；高斯学习模块，用于分别建立OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，并形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；OSAHS识别模块，用于分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，并将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
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公开(公告)号：CN115206291A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210598178.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，包括：预处理模块，用于对睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；特征提取模块，用于提取睡眠鼾声信号的声学特征，并根据睡眠鼾声信号的声学特征形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；特征选择模块，用于计算睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择；高斯学习模块，用于分别建立OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，并形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；OSAHS识别模块，用于分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，并将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
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