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抗噪文献资料
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基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法研究
目的:脑电信号含多种噪声和伪迹,信噪比较低,特征提取前必须进行复杂的预处理,严重影响睡眠分期的速度.鉴于此,本文提出一种基于奇异值第一主成分的睡眠脑电分期方法,该方法抗噪性能较强,可省去预处理过程,减少计算量,提高睡眠分期的效率.方法:对未经过预处理的睡眠脑电进行奇异系统分析,研究奇异谱曲线,提取奇异值第一主成分,探索其随睡眠状态变化的规律.并通过支持向量机利用奇异值第一主成分对睡眠分期.结果:奇异值第一主成分不仅能表征脑电信号主体,而且可以抑制噪声、降低维数.随着睡眠的深入,奇异值第一主成分的值逐渐增大,但在REM期处于S1期和S2期之间.经MIT-BIH睡眠数据库中5例同导联位置的脑电数据测试(仅1导脑电数据),睡眠脑电分期的准确率达到86.4％.结论:在未对脑电信号进行预处理的情况下,提取的睡眠脑电的奇异值第一主成分能有效表征睡眠状态,是一种有效的睡眠分期依据.本文运用提出的方法仅采用1导脑电数据,就能得到较为满意的睡眠分期结果.该方法有较强的分类性能,且抗噪能力强,不需要对脑电作复杂的预处理,计算量小,方法简单,很大程度上提高了睡眠分期的效率.
