在OSAHS诊断方法中，有很多是对鼾声信号进行分析。研究的主要方向在时域、频域以及模式识别方法等不同的领域都有涉及和延伸，多是在时域和频域对鼾声特征进行提取，运用统计学原理进行比对以及检测分析，从而对患者做出诊断。此类方法易于开发实现且成本较低，引起了相关学者和机构的广泛研究和关注[6]。目前关于鼾声的声学方面的摸索研究很多，多数还停留在对鼾症的诊断上，也有学者通过获得鼾声信号特征对鼾声产生的原因以及上气道阻塞部位进行确定[7]～[11]。日本、英国及新加坡的学者在这方面做了一定的研究，并得出一些具有统计学意义的特征指标。WDDuckitt等人[14]利用马尔科夫模型（HMM）对鼾声信号数据进行研究，鼾声信号的识别率可以达到82%～89%。北京医院对OSAHS患者的鼾声信号进行了特征分析，但其方法仅在频域特性方面进行了分析，得出了不同频率点的功率比值，但结果偏差较大[12]。新加坡的一些医学专家和信号处理方面的专家研究通过建立相关的数学模型来仿真出与实际鼾声信号类似的语音信号[9],[10]。国内的相关专家另辟蹊径，结合解剖学和声学原理，使用3D图像来解释OSAHS患者的不同阻塞部位及发病原因[13]。75935

在鼾声信号分析方面，关于OSAHS的诊断以及OSAHS鼾声来源以及上气道阻塞部位的声学方面的研究，大都集中在以下几个方面：对鼾声信号的时域分析论文网，如波峰因子[8]；对鼾声信号的频域分析，如基音频率[15]、共振峰[16]、梅尔倒谱系数[17]等。目前相关学者研究的鼾声主要是针对由上气道阻塞引起的，通过对鼾声信号分析初步确定上气道阻塞部位，还没有针对由于不同病因在非阻塞情况下导致的打鼾现象进行相关分析研究，本文拟针对不同病因患者的非阻塞鼾声信号开展基音频率和共振峰特征的分析研究。

参 考 文 献

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