【摘 要】
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脑电图是研究睡眠过程和评估睡眠质量的一个非常重要的工具.本文采集的整夜睡眠脑电中存在心电干扰.为了最小化心电干扰对睡眠分期的影响,建立了回归分析模型进行预处理,得到
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脑电图是研究睡眠过程和评估睡眠质量的一个非常重要的工具.本文采集的整夜睡眠脑电中存在心电干扰.为了最小化心电干扰对睡眠分期的影响,建立了回归分析模型进行预处理,得到理想的脑电信号.在研究睡眠脑电信号的基本特征和国际通用的睡眠分期方法的基础上,提出马氏距离判别法对睡眠脑电信号进行识别.由于受到脑电信号个体差异和样本分布不均匀的影响,以及在两类样本有重叠的地方容易产生误判,马氏距离判别法的识别效果不够理想.进而提出支持向量机算法.该算法在解决小样本、非线性模式识别问题上有许多优势.实验结果表明,该算法能有效解决上述的三个问题,识别率达到85.83%,可用于辅助睡眠自动分期.
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