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一种新型睡眠分期改进算法研究 摘要： 睡眠分期是研究睡眠的重要方法之一，对于睡眠质量和睡眠相关疾 病的诊断具有重要的意义。本论文基于传统的睡眠分期算法，提出了一 种新型的睡眠分期改进算法。该算法主要的改进包括两方面，一是改变 传统睡眠分期中对于脑电信号特征的提取方法，使用频域特征与时域特 征相结合的方法提高信号的准确性； 二是通过引入深度神经网络的方法， 对脑电信号的时序特征进行学习和分类。实验结果表明，该算法相比传 统算法在准确性、波形分类和时间效率等方面均有较大提升，具有很好 的应用前景。 关键词：睡眠分期；脑电信号；深度神经网络；改进算法；应用前 景。 正文： 一、引言 睡眠在人类的生活中占有很大的比例，对于身体的健康以及日常生 活的质量都具有重要的影响。睡眠质量的好坏直接关系到人们的健康和 生活质量。因此，对于睡眠的研究具有很大的现实与理论意义。 睡眠分期是睡眠研究中的一项重要内容。传统的睡眠分期算法主要 是基于脑电信号的特征，将睡眠分为快速眼动期(REM)和非快速眼动期 (NREM)两个部分，并在 NREM 中进行更加具体的分期。这个传统算法对 睡眠分期具有较好的准确性， 但是其分析效率较低， 处理复杂、耗时长， 同时对于噪声、睡眠深度不同等多种因素的影响较为敏感。 为了更好的提高睡眠分期算法的精度和效率，众多研究者进行了大 量的探索。本文运用深度神经网络技术改进了传统的睡眠分期算法，引 入了频域特征和时域特征相结合的方法与深度神经网络的技术，对脑电 信号进行特征提取与分类。改进后的算法在准确性、波形分类和时间效 率等多个方面均优于传统算法，并且具有很好的应用前景。 二、睡眠分期的传统算法及其存在的问题 传统的睡眠分期算法主要是基于脑电信号进行分析。脑电信号是表 征脑部活动的一种生物电活动，根据不同的频率带和振幅特征，可以对 其进行分类。 传统的睡眠分期算法主要包括以下几个步骤： 1.信号预处理 睡眠信号预处理的目的是去除噪声和其他无用的信号成分，使信号 纯净、具有可分析性。此过程一般包括滤波、增益调节和降噪等。 2.信号分析 信号分析是睡眠分期的核心环节。在分析之前，需要对信号进行特 征提取，根据特征进行分类。常用的特征包括频域特征和时域特征。根 据特征值的不同，可以将睡眠分为不同的阶段。 3.结果判定 在对信号进行分析后，需要进行结果判定。判定结果需要考虑到前 后的信号变化、噪声等因素的影响，同时还需要进行相关统计和综合分 析，从而得出最终的睡眠分期结果。 尽管传统的睡眠分期算法已经有了相当的理论基础，但是其存在一 些问题，如下： 1.特征提取的误差较大 传统算法中，特征提取的方法主要是依据人工经验设计的，经常受 到主观性的影响，容易使分期出现一定的误差。 2.分类器的准确性有限 传统算法采用的分类器多为线性分类器，在复杂信号的分析上分类 效果不理想。 3.分析效率低 在传统算法中，睡眠信号的分析过程中需要大量的人工干预，分析 时间长、效率低。 4.对于不同人群的适应性较差 不同的人或不同的睡眠状态，脑电信号的特性存在较大的差异，传 统算法在不同人群之间的适应性不强。 三、改进算法 1.新型特征提取方法 为了避免传统算法中被人工主观性影响，提高特征提取准确性，我 们提出了一种新型的特征提取方法。该方法将频域特征和时域特征相结 合，对脑电信号进行特征提取。 在时间域，我们采用滑动窗口法对信号进行分段，提取每一小段的 均值、方差、偏度、峭度等指标。在频域，使用快速傅里叶变换(FFT)将 时间域信号转换为时频域信号，通过提取不同频段的振幅、相位等特征 为分类器提供更多的信息，避免传统算法中特征提取的不准确问题。 2.引入深度学习技术 深度学习技术能够对信号进行端到端的学习和分类，可以更好的解 决传统算法中分类器效果不佳的问题。因此，我们在改进算法中引入了 深度学习技术，采用深度神经网络(DNN)对脑电信号进行分类。 在训练过程中，我们使用大量的脑电数据集，构建多层的深度神经 网络，对脑电信号进行学习和分类。通过对训练集的反复训练，可以使 网络逐渐学习到脑电信号的更多特征信息，提高分类器的准确性。 通过特征提取方法和深度学习技术的引入，我们得到了一种新型的 改进算法，能够有效提高睡眠分期的准确性和效率。 四、实验结果与分析 本文采用了 2018 年公开的标准睡眠脑电数据集进行实验验证。对比 传统算法和改进算法的分期结果，得到了如下的实验结果。 1.时间效率的提升 在实验过程中， 我们对传统算法和改进算法的分析时间进行了对比。 结果表明，改进算法中引入的深度学习技术可以明显的提升分期时间效 率。传统算法需要半小时以上的时间