【摘要】：睡眠對(duì)于人的身心健康和日常工作具有重要生理意義。睡眠分期是了解睡眠狀況和檢測(cè)睡眠相關(guān)疾病的重要標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)睡眠分期是一項(xiàng)困難且耗時(shí)的分類過(guò)程。目前,研究者主要利用計(jì)算機(jī)對(duì)睡眠階段進(jìn)行自動(dòng)和高準(zhǔn)確度的分類。本文研究主要由四個(gè)部分組成:睡眠腦電信號(hào)的預(yù)處理、睡眠腦電信號(hào)的特征提取、睡眠腦電信號(hào)的特征篩選、睡眠腦電信號(hào)的分類。首先本文利用啟發(fā)式閾值小波降噪函數(shù)對(duì)睡眠腦電進(jìn)行降噪,從而完成了信號(hào)的預(yù)處理。降噪函數(shù)的信噪比為14db,證明該算法有效地降低了腦電信號(hào)噪音,同時(shí)使用小波降噪可以很好地保護(hù)有用的信號(hào)尖峰和突變信號(hào)。接著從時(shí)域分析、時(shí)頻域分析和非線性分析三個(gè)方面提取了15個(gè)特征算法,得出30個(gè)特征參數(shù)。它們分別為Hjorth參數(shù),δ/α比的能量,LZ復(fù)雜度,分形維數(shù),最大Lyapunov指數(shù),Hurst指數(shù),峰度,偏度,Tsallis熵,排列熵,模糊熵,樣本熵,α、β、θ和δ的標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和小波能量。同時(shí)研究了特征算法內(nèi)部參數(shù)。同時(shí)利用Fisher Score(FS)、序列浮動(dòng)前向選擇(Sequential Floating Forward Selection,SFFS)、Fast Correlation-Basd Filter Solution(FCBF)進(jìn)行了特征篩選,并提出了基于Stacking模型的二層學(xué)習(xí)算法進(jìn)行睡眠六期分類。第一層使用了五個(gè)分類器:K近鄰法(K-Nearest Neighbor,KNN)、隨機(jī)森林(Random Forest,RF)、極端隨機(jī)樹(shù)(Extremely Randomized Trees,ERT)、多層感知器(MultilayerPerceptron,MLP)和Extreme Gradient Boosting(XGBoost);第二層采用通用的線性分類器。并比較研究了隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)和XGBoost。最后采用Sleep EDF數(shù)據(jù)庫(kù)中的睡眠腦電信號(hào),對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明Stacking中使用FS特征篩選算法可以達(dá)到最大分類準(zhǔn)確度(0.9667),算法的kapper系數(shù)為0.96。該算法可以高效和準(zhǔn)確地進(jìn)行睡眠分期,具有很好的應(yīng)用前景。
【圖文】：

睡眠算法流程

國(guó)際10-20標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)放置系統(tǒng)圖
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN911.7;R740

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本文編號(hào)：2597970