基于精细复合多尺度熵与支持向量机的睡眠分期

叶仙; 胡洁; 田畔; 戚进; 车大钿; 丁颖

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基于精细复合多尺度熵与支持向量机的睡眠分期

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提出将脑电信号与眼动信号的精细复合多尺度熵作为睡眠分期依据,利用多层次支持向量机的机器学习算法对睡眠进行自动分期.利用精细复合多尺度熵对睡眠信号进行特征提取,选用脑电以及眼电通道的信号,以保证输入特性的可靠性,并通过3层支持向量机实现了睡眠的自动分期.结果表明,分类器的输入参数可由熵值曲线的变化特征来确定.基于精细复合多尺度熵的多层次支持向量机算法的睡眠分期准确率达到85.3%,与已有的分类算法相比,所提出的算法更加均衡,且整体分类效果更佳.

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来源
《上海交通大学学报》 |2019年第3期|321-326|共6页
作者
叶仙; 胡洁; 田畔; 戚进; 车大钿; 丁颖;
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作者单位

上海交通大学机械与动力工程学院;

上海市儿童医院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;模式识别与装置;
关键词
睡眠分期; 精细; 复合多尺度熵;

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