【摘 要】
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睡眠状态辨识是实现睡眠过程控制、改善睡眠质量的基础,具有十分重要的临床意义.为了解决已有睡眠状态辨识方法特征提取过程复杂、准确率偏低等问题,提出了一种基于STPS和CNN
【基金项目】
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陕西省科技厅科技攻关计划项目(2016GY-005),陕西省教育厅专项科研计划项目(16JK1105),陕西省咸阳市科技计划项目(2017K02-06).
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睡眠状态辨识是实现睡眠过程控制、改善睡眠质量的基础,具有十分重要的临床意义.为了解决已有睡眠状态辨识方法特征提取过程复杂、准确率偏低等问题,提出了一种基于STPS和CNN的人体睡眠状态辨识方法.首先,对EEG信号进行短时功率谱时-频分析以构造不同睡眠状态的二维谱图;然后,构建适用于人体睡眠状态辨识的CNN模型,由CNN自动提取各睡眠状态更抽象的特征,从而辨识出不同睡眠状态.实验结果表明,该方法在简化计算过程的同时可以有效的识别人体睡眠状态,准确率达到了92.04%.
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