26年WP 基于时频域特征的睡眠脑电分期方法研究最终稿-约32330字符.pdf

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摘要睡眠维持着人体生理健康，准确的睡眠分期是客观评估睡眠质量、诊断睡眠障碍的主要基础。传统人工睡眠分期方式存在效率不高、主观性较强、一致性较差等缺陷，现有自动分期方法大多因为类别分布不均而使 N1 期等少数类别的识别率非常低。所以，对高效并且准确的自动睡眠分期方法进行分析拥有重要的临床价值和实际意义。本文把 Sleep-EDF-expanded 公开数据集当作分析样本，从而形成了一个结合特征工程和加权随机森林的睡眠自动分期模式。本文首先制定了包括通道筛选、降采样、带通滤波和固定时长切片的标准化数据预处理流程，然后结合睡眠生理学相关理论，提取时域...

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