eeg 睡眠分期代码

资 源 简 介

eeg 睡眠分期代码

详 情 说 明

基于EEG信号的睡眠自动分期是临床睡眠研究的重要工具。这个分类系统使用线性支持向量机（LS-SVM）作为核心算法，将人的睡眠状态自动划分为5个典型阶段：

数据预处理环节首先对原始EEG信号进行降噪处理，包括滤波去除工频干扰和肌电伪迹。然后通过特征提取模块计算各频段（δ波、θ波、α波、β波等）的功率谱特征，这些特征能有效反映不同睡眠阶段的大脑活动特性。

分类器采用LS-SVM模型，该模型在处理高维EEG特征数据时表现出色。系统训练时会使用标记好的睡眠数据集，学习各睡眠阶段的特征模式。实际应用时，模型会对30秒一个的EEG片段进行实时分析，输出对应的睡眠阶段预测。

这个自动化系统相比人工判读具有更高效率和一致性，特别适用于大规模睡眠研究或临床监测场景。未来可以考虑加入更多模态的生理信号（如EOG、EMG）来进一步提升分类准确率。