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基于单路脑电的睡眠分期判别方法研究
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睡眠是一种重要的生理现象,对睡眠进行合理分期,是研究睡眠质量、诊断睡眠疾病的基础。脑电是睡眠过程中最显著和直观的信号,也是研究睡眠的重要且有力的工具。本研究提取了多种脑电相关特征作为识别睡眠脑电信号的指标,并采用多元逐步回归分析法进行特征筛选,通过线性分类及支持向量机(SVM)算法实现了脑电睡眠分期的自动判别。实际测试结果表明,基于单路脑电的睡眠分期判别方法的平均正确率为78.85%,说明该方法较为准确。
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年份： 2015
期： 12
卷： 30
页码： 34-37
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