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基于脑电和肌电多特征的自动睡眠分期方法
- 专利权人:
- 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
- 发明人:
- 王心醉,吕甜甜,陈骁,俞乾
- 申请号：
- CN201710002025.9
- 公开号：
- CN106709469B
- 申请日:
- 2017.03.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本案涉及基于脑电和肌电多特征的自动睡眠分期方法,包括采集脑电信号和肌电信号;采用小波分解去除脑电信号和肌电信号中的高频噪声;提取去噪后的脑电信号的α、β、θ、δ特征波的能量比,得到第一特征参数;利用样本熵算法提取脑电信号样本熵,得到第二特征参数;利用小波分解算法提取肌电信号中的高频特征能量比,得到第三特征参数;将第一特征参数、第二特征参数和第三特征参数输入支持向量机中进行训练和测试,从而得到分类结果。本案采用提取EEG和EMG多个特征的方法,结合支持向量机分类器,提高了睡眠分期的准确率;交叉验证结果表明该方法具有一定的泛化能力;实验结果可信度高,具有良好的应用前景。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
