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基于EEG信号的STPS睡眠状态在线辨识
被引量：
1
1
作者
周强
陈颖
+1 位作者
李俊雨
肖强宏
《陕西科技大学学报（自然科学版）》
2016年第6期164-170,共7页
睡眠状态辨识作为控制睡眠过程中提高睡眠质量的前提,是现代生物医学研究的一个重要内容.本文针对目前睡眠状态辨识方法存在辨识准确率低及处理速度慢等问题,提出基于EEG信号的STPS的睡眠状态在线辨识.以脑电波(EEG)的时-频分析作为睡...
睡眠状态辨识作为控制睡眠过程中提高睡眠质量的前提,是现代生物医学研究的一个重要内容.本文针对目前睡眠状态辨识方法存在辨识准确率低及处理速度慢等问题,提出基于EEG信号的STPS的睡眠状态在线辨识.以脑电波(EEG)的时-频分析作为睡眠状态特征量,并将其输入到径向基神经网络中进行模糊融合,辨识出不同睡眠状态.人体实验表明:该方法的辨识睡眠状态的准确率达到88.89%,为实现人体睡眠状态控制奠定了一定基础.
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关键词
睡眠状态辨识
脑电信号
短时功率谱估计
径向基神经网络
模糊融合
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题名
基于EEG信号的STPS睡眠状态在线辨识
被引量：
1
1
作者
周强
陈颖
李俊雨
肖强宏
机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
出处
《陕西科技大学学报（自然科学版）》
2016年第6期164-170,共7页
基金
陕西省科技厅科技攻关计划项目(2016GY-005)
文摘
睡眠状态辨识作为控制睡眠过程中提高睡眠质量的前提,是现代生物医学研究的一个重要内容.本文针对目前睡眠状态辨识方法存在辨识准确率低及处理速度慢等问题,提出基于EEG信号的STPS的睡眠状态在线辨识.以脑电波(EEG)的时-频分析作为睡眠状态特征量,并将其输入到径向基神经网络中进行模糊融合,辨识出不同睡眠状态.人体实验表明:该方法的辨识睡眠状态的准确率达到88.89%,为实现人体睡眠状态控制奠定了一定基础.
关键词
睡眠状态辨识
脑电信号
短时功率谱估计
径向基神经网络
模糊融合
Keywords
sleep stage classification
EEG signals
STPS
RBFNN
fuzzy fusion
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于EEG信号的STPS睡眠状态在线辨识
周强
陈颖
李俊雨
肖强宏
《陕西科技大学学报（自然科学版）》
2016
1
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