简介：摘要：研究一种基于单通道脑电（EEG）信号特征提取的睡眠自动分期方法。本文利用IIR陷波器和小波变换对脑电信号进行滤波降噪，对降噪后的信号提取脑电的时域、频域、双谱等特征作睡眠样本的特征向量，使用卷积神经网络（CNN）与门控循环单元网络（GRU）结合的睡眠分期模型。通过对10个健康受试者整夜睡眠数据的分期实验发现，系统可对个体的个体睡眠质量进行整夜的检测，准确度可达85%以上，具有较高的实用价值，有助于改善睡眠障碍的诊断和治疗效果。
基于脑电信号的自动睡眠分期研究
