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申请/专利权人：上海海事大学
摘要：本发明公开了一种基于一维卷积神经网络自动识别失眠方法，包括：对原始单通道脑电信号数据集进行预处理,以去除脑电信号中的高频噪声和直流分量；根据不同时期的睡眠阶段和重叠法将预处理后的脑电信号构造子数据集；基于重新构造的子数据集构建一维卷积神经网络模型；将测试集信号输入至已完成训练的一维卷积神经网络进行分类识别。应用本发明实施例，去除了人工提取特征这一步，摆脱先验知识的限制，并且通过神经网络自身的训练学习自动提取与失眠相关的特征，能够充分提取序列内与失眠有关的信息，并进行深层编码，解决了传统模型的复杂性并且大大降低了工作量，有效提高自动识别失眠的效率同时提升准确率。
主权项：1.一种基于一维卷积神经网络自动识别失眠方法，其特征在于，包括：对原始单通道脑电信号数据集进行预处理,以去除所述脑电信号中的高频噪声和直流分量；根据不同时期的睡眠阶段和重叠法将预处理后的脑电信号构造子数据集；基于重新构造的子数据集构建一维卷积神经网络模型；将测试集信号输入至已完成训练的一维卷积神经网络进行分类识别；所述根据不同时期的睡眠阶段和重叠法将预处理后的脑电信号构造子数据集的步骤：选择需要构建的子数据集的睡眠阶段；选定两个连续时期时间窗口信号片段；若所选定的时间窗口信号与所选择的睡眠阶段相同，则使用滑动窗口重叠,构建子数据集；否则，不进行重叠；所述将测试集信号输入至已完成训练的一维卷积神经网络进行分类识别的步骤：将测试集信号输入至卷积层充分提取序列内与失眠相关的特征；使用池化层对特征进行降维，将特征映射为一维向量；将所有一维向量送入至全连接层进行特征融合，并输入到softmax分类器中进行分类，获得分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海事大学 一种基于一维卷积神经网络自动识别失眠方法
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