随着社会发展的步伐不断加快,导致人们时常处于工作强度高和竞争激烈的环境下,使得人们不关心自己的睡眠问题,并且大多数患有睡眠问题的人没有得到及时的诊断与治疗。尤其是,睡眠障碍引起的疾病,造成了临床发病率高和患者死亡率高、医疗救治费用高等诸多问题,逐渐发展引起了社会的关注,睡眠呼吸障碍已逐渐成为严重直接影响现代人的身体生命健康的重大问题之一。对现代人们的人体睡眠状态进行有效的生理参数监测,帮助现代人们不断改善人的睡眠生活质量也就显得尤为重要。多导睡眠监测图是一种有效的睡眠监测手段,但由于其成本高、操作复杂,且需要医护人员观察整夜的睡眠数据进行诊断等限制,已经无法满足当下社会对睡眠监测的巨大需求。并且,光纤光栅传感器的一些技术应用已经能够很好地满足医用监测应用的一些特殊要求,所以光纤传感器应用医学监测也逐渐发展成为在医学领域的应用和研究发展重点。本文研究的主要内容如下:(1)设计了基于支持向量机的睡眠呼吸障碍疾病的诊断算法。在我们的算法中,从数据中提取特征,特别是血氧饱和度,这些特征被基于支持向量机(SVM)的策略用于创建分类模型。由此产生的支持向量机分类模型可用于诊断睡眠呼吸障碍疾病。我们利用实际患者数据对该算法进行初步评估,发现其敏感性、准确性和特异性分别为87.6%、90.2%和94.1%。(2)建立一套基于云平台的光纤布拉格光栅的睡眠监测系统。首先,我们设计了一种基于应变传感器的人体呼吸频率的测量方法,然后搭建了以光纤FBGA解调模块为核心的光纤光栅监测平台,通过USB串口通信将光纤光栅的布拉格波长传输到电脑端进行分析与存储,同时将系统所监测到的数据上传到云计算平台实现远程监控。(3)设计了基于云端数据库的移动睡眠监测系统。为了能获取到诊断算法所需要的数据进行分析,系统利用低功耗蓝牙无线传输技术将人体采集到的血氧饱和度数据传输到手机端进行实时监控,同时将数据通过5G移动网络传输到云端数据库中进行存储,方便提取所需要分析的数据。