基于EEG的睡眠数据的分类

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睡眠研究对于人的身心健康和工作生活有着重要的意义。睡眠过程中不同状态的标注,是睡眠研究的一个基础工作。本文采用单通道的脑电信号数据,将数据输入到深度置信网络中进行特征表达和分类学习。通过利用39个晚上的睡眠数据进行测试,达到了82.26%的平均分类准确率。

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