基于脑电模糊分析的睡眠分期方法研究

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利用脑电信号模糊特征分类的方法对睡眠进行分期研究。首先对脑电信号进行预处理,滤除干扰噪声后使用模糊熵算法、多尺度熵算法以及复杂度算法对脑电信号进行特征参数提取,采用最小二乘支持向量机(the Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)对特征参数进行分类,并将睡眠过程分为清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期(Rapid Eye Movement,REM),获得分期正确率。最后通过上述方法对2 000组睡眠脑电样本进行睡眠分期测试,与专家人工分期结果进行比对,将复杂
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