【摘 要】
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提出了一种基于模糊熵（FuzzyEn）的脑电睡眠分期特征提取新方法。作为样本熵（SampEn）算法的改进，模糊熵以一指数函数模糊化相似性度量公式，使得模糊熵值能够随参数变化过渡平滑，并且
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,香港理工大学医疗技术与资讯学系,上海交通大学生物医学工程系
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(“九七三”计划)(2005CB724303)资助项目;江苏省自然科学基金(BK2009198)资助项目;江苏大学高级人才科研启动基金(07JDG4007JDG072)资助项目
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提出了一种基于模糊熵（FuzzyEn）的脑电睡眠分期特征提取新方法。作为样本熵（SampEn）算法的改进，模糊熵以一指数函数模糊化相似性度量公式，使得模糊熵值能够随参数变化过渡平滑，并且在参数值很小的情况下其定义仍有意义，同时继承了样本熵的相对一致性和短数据集处理特性。以8例受试者睡眠脑电监测数据及专家人工分期结果作为样本，提取睡眠各分期脑电数据模糊熵特征值，进而用支持向量机（SVM）分类。基于模糊熵的方法平均正确率这87．1％，优于样本熵方法获得的分类结果（83．0％），两种特征提取方法在采用不同的SV
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