【摘 要】
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本文使用脑电图（EEG）信号针对睡眠阶段进行自动评分，评分为五个阶段，即清醒，阶段1，阶段2，慢波睡眠（阶段3和4）和快速眼动睡眠（REM）。睡眠阶段的变化伴随着EEG信号频谱的变化，基于此本文利
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本文使用脑电图（EEG）信号针对睡眠阶段进行自动评分，评分为五个阶段，即清醒，阶段1，阶段2，慢波睡眠（阶段3和4）和快速眼动睡眠（REM）。睡眠阶段的变化伴随着EEG信号频谱的变化，基于此本文利用小波变换方法进行EEG信号的时频域分析。通过对各频段小波能量的分析，发现Alpha频段与Delta频段的比值能够较好的区分各睡眠分期。进一步，利用基于ANFIS模型的模糊神经网络，以各频段的相对小波能量作为输入参数，对睡眠阶段进行自动分类。本文使用physionet睡眠脑电数据库，将自动分类产生的hypnogram与基于专家标准的hypnogram比较，验证所使用的自动分类系统的精度。由于高识别率，较低的计算成本，高速和其在硬件中实现的可行性，该系统可用于实时实现。本文的研究结果提供了可被用于设计计算机辅助睡眠评分系统的方法框架。
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