Στο πλαίσιο της εργασίας αυτής πραγματοποιείται ανάλυση και εφαρμογή του
διαχωρισμού ακουστικών σημάτων, τα οποία έχουν ληφθεί από το ανθρώπινο σώμα,
όταν αυτό βρίσκεται σε κατάσταση ύπνου. Τα σήματα αυτά έχουν ληφθεί με τη βοήθεια
μιας συσκευής πιεζοκρυστάλλων και ο διαχωρισμός τους επιτυγχάνεται με τη μέθοδο
Ανάλυσης Ανεξάρτητων Συνιστωσών (ICA). Κύριος σκοπός όλων των παραπάνω είναι να
χρησιμοποιηθεί η εν λόγω μεθοδολογία στη διάγνωση της αποφρακτικής άπνοιας (OSA).
Στο πρώτο κεφάλαιο, παρουσιάζεται αναλυτικά η μέθοδος ICA και το μαθηματικό μοντέλο
που την περιγράφει, όπως επίσης και όλα τα βήματα προεπεξεργασίας της. Στη συνέχεια
αναλύεται διεξοδικά η λειτουργία του αλγορίθμου FastICA και οι ιδιότητες του, με τον
οποίο υλοποιείται το πειραματικό μέρος της εργασίας αυτής. Στο δεύτερο κεφάλαιο,
μελετάται η ασθένεια της αποφρακτικής άπνοιας (OSA), οι παράγοντες και η παθολογία
της καθώς και το κύριο διαγνωστικό σύμπτωμα της: το ροχαλητό. Ύστερα, πραγματεύεται
την διάγνωση και τους γνωστότερους τρόπους θεραπείας αυτής της νόσου και τελικά τη
μέθοδο του Snoring Detection. Στο τρίτο κεφάλαιο γίνεται μια εισαγωγή στον
πιεζοηλεκτρισμό, και μία μελέτη του πιεζοηλεκτρικού φαινομένου και του μαθηματικού
του μοντέλου. Ακολουθεί αναφορά των ειδών πιεζοηλεκτρικών αισθητήρων με τους
οποίους λαμβάνονται τα σήματα που εξετάζονται σε αυτή την εργασία. Στο επόμενο
κεφάλαιο γίνεται μία σύνδεση των δεδομένων θεωρίας που αναφέρονται στα
προηγούμενα κεφάλαια και μία εισαγωγή στην πειραματική μέθοδο. Στο κεφάλαιο πέντε
παρατίθενται κάποια παραδείγματα εφαρμογής του αλγορίθμου FastICA με τυχαία
σήματα, τα οποία έχουν σκοπό να δοκιμάσουν την απόδοση του. Στο κεφάλαιο έξι,
5
γίνεται η πειραματική διαδικασία όπου τώρα τα σήματα που διαχωρίζονται με τον
αλγόριθμο FastICA προέρχονται από το ανθρώπινο σώμα. Η υλοποίηση της γίνεται σε
Matlab. Έτσι, γίνεται εξαγωγή του ζητούμενου σήματος ροχαλητού και αναγράφονται
κάποια συμπεράσματα για την απόδοση του αλγορίθμου. Στο τέλος της εργασίας
παρατίθενται σε ένα παράρτημα όλοι οι κώδικες της MATLAB που χρησιμοποιήθηκαν για
την ολοκλήρωση του πειραματικού της μέρους στα κεφάλαια πέντε και έξι. / In this particular thesis, analysis and application of separation of acoustic signals is carried
out. These signals have been taken from the human body in a sleeping state. They are
obtained by means of a piezocrystallic device and their separation is achieved by the
method of Independent Component Analysis (ICA). The main purpose of all this is to use
this methodology in order to diagnose the Obstructive Sleep Apnea (OSA). The first chapter
presents the method of ICA and the mathematical model that describes it as well as all the
pre-processing steps. Then it analyses, in detail, the algorithm FastICA, which is used in the
experimental part of this thesis and its properties. The second chapter studies the disease
of obstructive sleep apnea (OSA), its factors and its pathology and the major diagnostic
symptom: snoring. Then, it discusses the diagnosis and the best known ways of treating
this disease and eventually the method of Snoring Detection. The third chapter is an
introduction to piezoelectricity and a study of the piezoelectric effect and its mathematical
description. This is followed by a reference to the types of piezoelectric sensors which are
used to obtain the signals used in this paper. In chapter five we have listed some examplesapplications
of the FastICA algorithm with random signals, which are designed to test the
performance. Section six is where the experimental procedure takes place. The signals
derived from the human body are separated by the algorithm FastICA and the
implementation is done in Matlab. In addition, some conclusions regarding the
performance of the algorithm. At the end of this paper, all the MATLAB codes used for the
completion of the experimental part of the chapters five and six are listed in an Annex.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/6418 |
| Date | 13 October 2013 |
| Creators | Βογιατζή, Ελένη |
| Contributors | Δερματάς, Ευάγγελος, Vogiatzi, Eleni, Φακωτάκης, Νικόλαος |
| Source Sets | University of Patras |
| Language | gr |
| Detected Language | Greek |
| Type | Thesis |
| Rights | 0 |
Page generated in 0.0027 seconds