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使用机器学习方法进行睡眠分期的研究是脑电信号分析的一个方向。首先讨论了睡眠脑电节律波的特点,从时域以及时频域上提取与睡眠分期相关性高的特征,然后通过随机森林这一集成学习算法,按照AASM的睡眠分期判读规则,设计睡眠分期的多分类器,将睡眠时期分为Wake、N1、N2、N3、REM五个时期,并通过Sleep-EDF数据集测试模型的有效性。