【摘 要】
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针对单一特征值无法准确区分不同时期脑电信号的问题，提出一种基于复合特征参数的睡眠分期识别算法。该算法应用带通滤波器对原始脑电信号进行预处理，提取4种节律波；然后分别利用自回归模型和样本熵求出各个节律波的自回归系数和样本熵值，结合计算得到的能量特征和信源熵值，组成复合特征参数；最后使用支持向量机实现睡眠自动分期。Matlab仿真结果表明，该方法相较于基于自回归系数单一特征值的睡眠分期算法，其准确率提
【基金项目】
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2020年教育部产学合作协同育人项目（202002307005,202002307001）； 杭州电子科技大学信息与编码理论核心课程建设项目（HXKC2017022）；
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针对单一特征值无法准确区分不同时期脑电信号的问题，提出一种基于复合特征参数的睡眠分期识别算法。该算法应用带通滤波器对原始脑电信号进行预处理，提取4种节律波；然后分别利用自回归模型和样本熵求出各个节律波的自回归系数和样本熵值，结合计算得到的能量特征和信源熵值，组成复合特征参数；最后使用支持向量机实现睡眠自动分期。Matlab仿真结果表明，该方法相较于基于自回归系数单一特征值的睡眠分期算法，其准确率提高了5.63%。
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