【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及鼾声信号识别，尤其涉及一种基于非接触式传感器的鼾声识别方法及系统。
技术介绍
1、鼾声是当前生理现象的一种体征。在睡眠状态下，喉部肌肉松弛等因素导致呼吸道出现塌陷，严重情况甚至会出现阻塞。当呼吸气流通过狭窄的气道，其振动频率加快就形成了鼾声。在睡眠时候，鼾声会给周围同伴带来干扰。当鼾声程度加剧时，出现呼吸暂停，甚至会影响到患者的生命健康，所以，在某些时候，需要对患者的鼾声进行检测。
2、但是，睡眠的场所属于私人场所，其具有高度的私密性。目前市面上许多识别患者打鼾的产品都是通过录音信号来进行打鼾检测，这无疑会对数据的安全性带来挑战。当出现数据泄露时，使用者的隐私也将无法得到保障。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例提供一种基于非接触式传感器的鼾声识别方法及系统。
2、本专利技术实施例提供一种基于非接触式传感器的鼾声识别方法，所述方法包括：
3、获取非接触传感器采集的历史振动数据，并对所述历史振动数据进行预处理，得到多...
【技术保护点】
1.一种基于非接触式传感器的鼾声识别方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于检测结果，结合所述预测概率值对鼾声识别结果进行修正，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述弱分类器，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理，包括：
6.一种基于非接触式传感器的鼾声识别系统，其特征在于，所述系统包括；
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
8.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于非接触式传感器的鼾声识别方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于检测结果，结合所述预测概率值对鼾声识别结果进行修正，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述弱分类器，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：李红文，朱震宇，李旭成，邱耀炜，杨晓，
申请(专利权)人：浙江麒盛数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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