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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. 相似文献
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