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申请/专利权人：嘉兴学院
摘要：本发明涉及一种基于心肺动力信号的多维特征融合的睡眠分期方法，属于睡眠健康监测技术领域，包括：采用非接触方式采集睡眠分期所需的心肺动力信号并进行睡眠分期标注；对采集的心肺动力信号进行包括体动检测、滤波分解和噪声去除在内的预处理操作；构建睡眠分期模型，以预处理后的心肺动力信号作为输入数据，睡眠分期的标注作为真实标签，训练模型进行睡眠分期；使用训练后的睡眠分期模型，基于心肺动力信号进行睡眠监测，自动进行睡眠分期。本发明能够实现在更多实际场景而非医院等实验环境下进行睡眠的监测，使得睡眠健康服务能够得到广泛的应用。
主权项：1.一种基于心肺动力信号的多维特征融合的睡眠分期方法，其特征在于，包括：步骤S1、采用非接触方式采集睡眠分期所需的心肺动力信号，并进行睡眠分期的标注；步骤S2、进行数据预处理，对采集的心肺动力信号进行包括体动检测、滤波分解和噪声去除在内的预处理操作；步骤S3、以预处理后的心肺动力信号作为输入数据，睡眠分期的标注作为真实标签，训练模型进行睡眠分期；在睡眠分期模型中将特征工程提取的心率变异性、呼吸变异性特征以及深度学习多尺度卷积提取的多维特征进行特征融合和拼接后，进行睡眠分期分类；步骤S4、使用训练后的睡眠分期模型，基于心肺动力信号进行睡眠监测，自动进行睡眠分期。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 嘉兴学院 基于心肺动力信号的多维特征融合的睡眠分期方法
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