【摘 要】
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目的为了有效实现睡眠自动分期,对睡眠障碍等相关疾病的诊断提供更多依据,本文提出了一种基于多特征融合的睡眠分期方法。方法数据来自ISRUC-Sleep数据库,首先对10名健康受试者和10名睡眠障碍患者的脑电(electroencephalogram,EEG)信号计算3种特征——样本熵、小波包能量和去趋势波动。然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)构建睡眠分期模型,并验证该模型的准确性。此外,为了进行比较加入心电(electrocardiogram,ECG)和肌电(elec
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,韩山师范学院物理与电子工程学院,云南省第二人民医院临床心理科
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金(2020J0052)资助。
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目的为了有效实现睡眠自动分期,对睡眠障碍等相关疾病的诊断提供更多依据,本文提出了一种基于多特征融合的睡眠分期方法。方法数据来自ISRUC-Sleep数据库,首先对10名健康受试者和10名睡眠障碍患者的脑电(electroencephalogram,EEG)信号计算3种特征——样本熵、小波包能量和去趋势波动。然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)构建睡眠分期模型,并验证该模型的准确性。此外,为了进行比较加入心电(electrocardiogram,ECG)和肌电(elec
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