本文關(guān)鍵詞：基于序列連通度的睡眠分期算法研究

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【摘要】：準(zhǔn)確的睡眠分期有利于幫助人們改善睡眠質(zhì)量.本文提出了一種基于序列連通度分析的特征參數(shù)提取算法,提取了連通度分布斜率,連通距離均值,平均連通距離均值以及改進(jìn)的加權(quán)連通度均值等特征參數(shù),采用最小二乘支持向量機(jī)對其進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),建立了睡眠腦電的數(shù)學(xué)模型.結(jié)果表明,相對于目前已有的序列加權(quán)連通度算法,本文算法對于不同睡眠狀態(tài)的分期正確率提高了約5.72%,特別是對于淺睡眠狀態(tài)的分類正確率提高約9.65%.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 腦電信號 序列連通度 最小二乘支持向量機(jī)
【基金】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)理工醫(yī)交叉學(xué)科基礎(chǔ)研究培育計(jì)劃(No.HIT.IBRSEM.2013005) 哈爾濱市科技創(chuàng)新人才研究專項(xiàng)資金(No.2015RAXXJ038)
【分類號】：R740
【正文快照】： 1引言睡眠與人類健康息息相關(guān)[1].有效的睡眠監(jiān)測能夠幫助人們改善不良的睡眠狀況.彭振等采用腦電信號(Electroencephalogram,EEG)的奇異值第一主成分,結(jié)合支持向量機(jī)(Support Vector Machines,SVM)進(jìn)行了睡眠分期的研究,準(zhǔn)確率達(dá)到84.40%[2].王歆媛等通過EEG的復(fù)雜度和近似熵

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：804296