基于EEG的睡眠数据的分类

发布时间：2018-01-19 16:23

  本文关键词： 睡眠 深度学习 EEG DBN　出处：《电子设计工程》2016年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：睡眠研究对于人的身心健康和工作生活有着重要的意义。睡眠过程中不同状态的标注,是睡眠研究的一个基础工作。本文采用单通道的脑电信号数据,将数据输入到深度置信网络中进行特征表达和分类学习。通过利用39个晚上的睡眠数据进行测试,达到了82.26%的平均分类准确率。
[Abstract]:Sleep research is of great significance to people's physical and mental health and work life. The marking of different states during sleep is a basic work of sleep research. The single channel EEG data are used in this paper. The data are input into the deep confidence network for feature representation and classification learning. The average classification accuracy of 82.26% is achieved by using 39 night sleep data for testing.
【作者单位】： 上海海事大学;
【基金】：上海海事大学基金支持(20120067)
【分类号】：R740;TN911.7
【正文快照】： 睡眠是人类不可或缺的一项生理活动,人的睡眠时间占到了人类生命的1/3。正常人每天的平均睡眠时间是7.5小时。良好的睡眠是保证人类身心健康和工作生活的基础。睡眠障碍会导致人产生焦虑,抑郁等精神问题,还会引起心血管、内分泌等疾病进而影响工作能力,甚至导致车祸等严重事件

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本文编号：1444950