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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：一种基于三维时频特征融合图的老年人自动睡眠分期方法，包括以下步骤：S1，采集老年人睡眠过程中的生理信号，生理信号包括Fpz‑CzEEG信号、Pz‑OzEEG信号和水平EOG信号，并进行时频域特征提取，得到三个时频域特征矩阵；S2，根据生理信号的时域特征和频域特征对分期结果的贡献度得到每个时频域特征矩阵的权重，对每个时频域特征矩阵进行加权处理，得到加权矩阵；S3，加权矩阵线性映射得到相应的单通道时频融合特征图，将三个单通道时频融合特征图分别作为RGB的一个通道，得到三维时频特征融合图；S4，利用训练好的改进睡眠分期网络模型识别三维时频特征融合图，输出分期结果，本发明，提高了老年人睡眠分期结果的准确性，即实现对老年人睡眠阶段的精确识别。
主权项：1.一种基于三维时频特征融合图的老年人自动睡眠分期方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集老年人睡眠过程中的生理信号，生理信号包括Fpz-CzEEG信号、Pz-OzEEG信号和水平EOG信号，并进行时频域特征提取，得到三个时频域特征矩阵；S2，根据生理信号的时域特征和频域特征对分期结果的贡献度得到每个时频域特征矩阵的权重，对每个时频域特征矩阵进行加权处理，得到加权矩阵；S3，加权矩阵线性映射得到相应的单通道时频融合特征图，将三个单通道时频融合特征图分别作为RGB的一个通道，得到三维时频特征融合图；S4，利用训练好的改进睡眠分期网络模型识别三维时频特征融合图，输出分期结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 一种基于三维时频特征融合图的老年人自动睡眠分期方法
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