【摘 要】
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本研究以睡眠中的心电图信号为基础,计算出心率变异性的时域和频域参数,根据自律神经系统的变化与心率变异性的关联性,对睡眠的不同阶段进行辨识,从而实现睡眠质量监测的居家
【机 构】
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天津大学电子信息工程学院,台湾长庚大学资讯工程学系
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本研究以睡眠中的心电图信号为基础,计算出心率变异性的时域和频域参数,根据自律神经系统的变化与心率变异性的关联性,对睡眠的不同阶段进行辨识,从而实现睡眠质量监测的居家化。睡眠质量辨别算法以监督式倒传递类神经网络为核心,通过SDNN、RMSSD、SDSD、NN50、p NN50、HFnorm、VLF百分比、5 min TP等8个特征值,进行睡眠的5个阶段的辨别。实验通过686组数据测试发现,隐藏层神经元数目为30,性能目标为40,为最佳参数设定,其中对睡眠中Stage1阶段的识别率可达93.33%。
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