【摘 要】
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睡眠分期是研究睡眠其及相关疾病的基础，是完成睡眠质量评估的前提，具有重要的意义。主要提出了一种新的脑电信号特征提取方法，能够有效提高睡眠分期的准确率。传统的自动睡眠分
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睡眠分期是研究睡眠其及相关疾病的基础，是完成睡眠质量评估的前提，具有重要的意义。主要提出了一种新的脑电信号特征提取方法，能够有效提高睡眠分期的准确率。传统的自动睡眠分期方法都是以一个睡眠时期的时间片为单位进行特征参数提取，文中的睡眠分期按每30s进行一次睡眠时期判断，将特征提取的时间片分为30s、90s、150s以及210s，研究不同时间片提取的特征参数对睡眠分期准确率的影响。采用Weka工具中的随机森林分类器对睡眠状态进行判别。实验结果表明，将210s时间片得到的小波包系数、30s时间片得到的排列熵以及
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