一种基于1D CNN-LSTM的睡眠信号自动分期方法
- 专利权人:
- 重庆邮电大学
- 发明人:
- 赵德春,王怡,冯明扬,李小祥,唐琪
- 申请号：
- CN201910745381.9
- 公开号：
- CN110432870A
- 申请日:
- 2019.13.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于1D CNN‑LSTM的睡眠信号自动分期方法,属于信号处理及模式识别领域。该方法具体包括:S1:选择数据,从睡眠数据库中选择不同通道的EEG信号以及EOG信号作为原始信号;S2:信号预处理,利用小波变换方法对原始两个通道的EEG和EOG信号分别进行预处理,选出训练集数据和测试集数据;S3:将预处理之后的信号输入深度学习分类模型中,利用深度学习算法对睡眠状态进行分期,并输出分期结果。本发明提高睡眠分期准确度,降低信号的信噪比,从而有效节省运算时间;并且通过优化算法实现准确度高的睡眠自动分期,为睡眠质量评估提供有效依据。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
