基于序列连通度的睡眠分期算法研究

发布时间：2017-09-06 16:49

  本文关键词：基于序列连通度的睡眠分期算法研究

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【摘要】：准确的睡眠分期有利于帮助人们改善睡眠质量.本文提出了一种基于序列连通度分析的特征参数提取算法,提取了连通度分布斜率,连通距离均值,平均连通距离均值以及改进的加权连通度均值等特征参数,采用最小二乘支持向量机对其进行训练和学习,建立了睡眠脑电的数学模型.结果表明,相对于目前已有的序列加权连通度算法,本文算法对于不同睡眠状态的分期正确率提高了约5.72%,特别是对于浅睡眠状态的分类正确率提高约9.65%.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;
【关键词】： 脑电信号 序列连通度 最小二乘支持向量机
【基金】：哈尔滨工业大学理工医交叉学科基础研究培育计划(No.HIT.IBRSEM.2013005) 哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(No.2015RAXXJ038)
【分类号】：R740
【正文快照】： 1引言睡眠与人类健康息息相关[1].有效的睡眠监测能够帮助人们改善不良的睡眠状况.彭振等采用脑电信号(Electroencephalogram,EEG)的奇异值第一主成分,结合支持向量机(Support Vector Machines,SVM)进行了睡眠分期的研究,准确率达到84.40%[2].王歆媛等通过EEG的复杂度和近似熵

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：804296