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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/82692
標題: | 以傅立葉轉換之腕動計資料探討睡眠狀態的特徵與差異 Feature Extraction and Classification of Sleep Status with Fast Fourier Transformed Accelerometer Data |
作者: | Jung-Sheng Chen 陳榮陞 |
指導教授: | 蕭朱杏(Chuhsing Kate Hsiao) |
關鍵字: | 快速傅立葉轉換,腕動計,R軟體套件GGIR,睡眠狀態,重度憂鬱症, FFT,wrist-worn device,GGIR,sleep status,major depression disorder, |
出版年 : | 2021 |
學位: | 碩士 |
摘要: | "手部配戴腕動計(wrist-worn device)能紀錄受試者其手部活動的狀況,搜集其 手部在 X、Y、Z 三軸加速度的時序資料。這些資料經由 R 軟體中的套件 GGIR 校正後,能計算出代表活動狀況的兩個變數,手部活動量(Euclidean norm minus one, ENMO)與手部抬升角度(angle!)數值,並透過 HDCZA (Heuristic algorithm looking at Distribution of Change in Z-Angle)演算法估計每日的睡眠期間及睡眠參 數。本研究首先結合英國生物樣本庫(UK Biobank, UKB)腕動計資料、自填睡眠問 題以及 GGIR 的應用之睡眠變數,將手部活動代表的睡眠狀態的時序資料,利用 快速傅立葉轉換找出睡眠期間手部活動的特徵,並利用這些特徵,進行不同睡眠 狀態的分類。接下來本研究針對不同睡眠狀態組別,利用英國生物樣本庫紀錄的 自填睡眠變數,描述不同組別之個體在這些睡眠變數的不同,並找出與睡眠狀態 組別相關的變數,進而建立出能預測睡眠狀態組別之模式。研究結果顯示,這樣 的分析流程能分類不同睡眠狀態的組別,而且這些組別與已知的睡眠參數有相關 性。未來或許能藉由腕動計資料,來輔助評估個體的睡眠狀態。" |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/82692 |
DOI: | 10.6342/NTU202103899 |
全文授權: | 未授權 |
電子全文公開日期: | 2023-10-25 |
顯示於系所單位: | 流行病學與預防醫學研究所 |
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