本文關(guān)鍵詞：一種新的腦電信號睡眠分期方法

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【摘要】：目的研究一種新的腦電信號睡眠分期方法。方法利用小波包變換提取EEG信號的β和δ節(jié)律波,然后采用功率譜熵算法分別處理β和δ節(jié)律波,并整合結(jié)果得到第一部分特征參數(shù)。使用基于樣本熵且尺度為11,12的多尺度熵算法分別處理EEG信號,得到第二部分特征參數(shù)。最終將所有特征參數(shù)輸入到支持向量機或反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中,將睡眠分為4期。結(jié)果對1000個睡眠腦電樣本進(jìn)行測試,使用支持向量機分類的平均準(zhǔn)確率為91.90%,使用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的平均準(zhǔn)確率為91.70%。結(jié)論本文提出的結(jié)合小波包分解、功率譜熵和多尺度熵的方法提取的特征參數(shù)可以作為睡眠分期的有效依據(jù),且適用于兩種分類器。
【作者單位】： 北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 睡眠分期 小波包分解 功率譜熵 多尺度熵 支持向量機 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【分類號】：R318.0
【正文快照】： 人體1/3的時間是在睡眠中度過的,好的睡眠關(guān)系到人的心理和生理健康,睡眠分期研究是睡眠質(zhì)量評估和睡眠相關(guān)疾病診斷的重要途徑[1]。腦電(electroencephalogram,EEG)信號是代表大腦神經(jīng)元活動的一種電信號,可無創(chuàng)測量,所以EEG信號一直是研究人體不同睡眠期大腦活動的有力工具[

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1 閻s，

本文編號：756402