基于能量特征和模糊熵的睡眠自动分期

目的:为实现有效睡眠自动分期,提出一种基于脑电能量特征和模糊熵的睡眠分期方法。方法:首先利用小波变换进行脑电信号去噪,再利用FIR带通滤波器提取脑电信号的特征波,获得能量特征,并提取脑电信号的模糊熵,最后利用支持向量机进行模式识别。结果:能量特征值和模糊熵值随着睡眠状态的变化而不同,睡眠各期可以根据特征值的不同而得到有效区分,通过对1 140个脑电信号样本进行睡眠分期,得到的平均准确率为88.45%。结论:基于脑电能量特征和模糊熵的睡眠分期方法简单、有效,具有良好的临床应用价值。