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提出了一种基于脑电信号排列组合熵的睡眠自动分期方法。由于排列组合熵在睡眠各个阶段具有显著差异,并呈现出规律性的变换趋势,因此将排列组合熵的大小作为睡眠脑电信号各个时期的特征,最终利用最近邻模式分类方法对睡眠各阶段进行分期决策。通过对750个睡眠脑电信号样本进行分期,平均正确率达到79.6%。
基于排列组合熵的脑电信号睡眠分期研究
【摘 要】
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提出了一种基于脑电信号排列组合熵的睡眠自动分期方法。由于排列组合熵在睡眠各个阶段具有显著差异,并呈现出规律性的变换趋势,因此将排列组合熵的大小作为睡眠脑电信号各个
【机 构】
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温州医学院; 杭州电子科技大学,生物医学工程与仪器研究所;
【出 处】
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生物医学工程学杂志
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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浙江省自然科学基金重点资助项目(ZD0205)
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