论文摘要
人工判别人体睡眠质量一直存在着主观性过强,步骤繁琐以及准确性不高等局限性,此外由于人体睡眠异常检测研究的对象主要是人的脑电信号,传统意义上对大数据量的脑电信号仅凭经验观察和实验的方法已很难从中提取有效信息。对此,文中将马氏田口系统判别方法引入到生物计算学领域,提出一种基于马氏田口模型的睡眠质量自动检测算法。该算法通过对人脑双通道脑电信号进行建模分析,整个人睡眠的脑电信号已被人工睡眠专家标记成了六种状态的睡眠周期,算法在不同睡眠周期下,求取各个通道的标准化向量,同时对线性独立向量组进行施密特正交化处理,运用马氏田口施密特正交化方法计算出各个睡眠周期的信噪比均值,以判别出睡眠质量正常者和异常者。实验结果表明,该算法可以有效地对睡眠质量的正常和异常进行检测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郑锐,刘久富,杨忠,王志胜,刘海阳,丁晓彬
关键词: 异常检测,马氏田口模型,计算生物学,信噪比
来源: 计算机技术与发展 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学,生物医学工程,自动化技术
单位: 南京航空航天大学自动化学院,东南大学电子科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金(61473144)
分类号: TP181;R318
页码: 29-32
总页数: 4
文件大小: 503K
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