【摘 要】
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目的根据脑电信号的特征,提出基于条件概率的睡眠状态实时估计方法,为睡眠监测提供反映睡眠状态连续变化的客观评价依据。方法在白天短时睡眠过程中,同步采集了4导与睡眠相关
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,清华大学自动化系
【基金项目】
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上海市科委科技创新行动计划一生物医药领域产学研医合作项目（12DZ1940903）资助
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目的根据脑电信号的特征,提出基于条件概率的睡眠状态实时估计方法,为睡眠监测提供反映睡眠状态连续变化的客观评价依据。方法在白天短时睡眠过程中,同步采集了4导与睡眠相关的脑电信号（C3-A2,C4-A1,O1-A2,O2-A1）,对每5秒记录数据进行傅里叶变换,分别计算了8~13 Hz和2~7 Hz的脑电节律能量占空比特征参数。主要方法包含了学习和测试两个阶段：在学习阶段,根据训练数据获得脑电特征参数的概率密度分布;在测试阶段,根据当前特征,得到各睡眠分期的条件概率,并计算获得睡眠状态的估计值。结果分析和测试
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