基于支持向量机的睡眠自动分期

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中文摘要：睡眠是一种重要的生理现象,与人的健康、工作和学习等方面的关系非常密切,本文的主要目的就是基于脑电信号通过支持向量机方法进行睡眠自动分期.首先用小波阈值去噪算法对脑电信号进行预处理;提取睡眠脑电信号的频域和时域特征,EEG的频域特征是δ、θ、α、β四个频带的能量百分比;最后,采用支持向量机方法对睡眠各期进行模式识别,得到睡眠EEG分期的平均正确率达到81.67%,证明本文所提出的睡眠自动分期方法较为有效.

作者：

阿伯德、汪丰

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作者单位：

东南大学生物科学与医学工程学院,江苏,南京,210096

关键词：

脑电信号小波变换支持向量机睡眠自动分期

出版年：

2013

健康必读(中旬刊)

湖南省健康教育所

健康必读(中旬刊)

ISSN：1672-3783

年,卷(期)：2013.12(8)

被引量1
参考文献量2