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睡眠分期特征的正確提取是睡眠分析的基礎(chǔ)，本研究首先將關(guān)聯(lián)維數(shù)方法應(yīng)用于睡眠
腦電信號(hào)，發(fā)現(xiàn)隨著睡眠的加深，腦電信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)減小；然后介紹了一種新的非線性方法——樣本熵，并將該算法應(yīng)用于腦電信號(hào)，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：樣本熵與關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化趨勢(shì)相同，可以用來(lái)提取睡眠分期特征。進(jìn)而改變數(shù)據(jù)段長(zhǎng)度，分析其對(duì)兩種算法的影響，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)維數(shù)方法對(duì)數(shù)據(jù)段長(zhǎng)度變化的影響較樣本熵明顯。
腦電信號(hào)，發(fā)現(xiàn)隨著睡眠的加深，腦電信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)減小；然后介紹了一種新的非線性方法——樣本熵，并將該算法應(yīng)用于腦電信號(hào)，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：樣本熵與關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化趨勢(shì)相同，可以用來(lái)提取睡眠分期特征。進(jìn)而改變數(shù)據(jù)段長(zhǎng)度，分析其對(duì)兩種算法的影響，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)維數(shù)方法對(duì)數(shù)據(jù)段長(zhǎng)度變化的影響較樣本熵明顯。
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