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脑电睡眠分类的多分辨率单通道注意力信号处理完整代码

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简介：
本项目提供了一套基于单通道脑电信号的睡眠自动分类系统代码，采用多分辨率分析和深度注意力机制，实现高精度、低复杂度的睡眠阶段识别。 信号处理--多分辨率单通道注意力脑电睡眠分类 完整代码

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  • 脑电睡眠分类的多分辨率单通道注意力信号处理完整代码
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    本项目提供了一套基于单通道脑电信号的睡眠自动分类系统代码，采用多分辨率分析和深度注意力机制，实现高精度、低复杂度的睡眠阶段识别。 信号处理--多分辨率单通道注意力脑电睡眠分类 完整代码
     
  • 基于注意力机制的单通道EEG睡眠阶段划分项目.zip
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    本项目旨在开发一种利用注意力机制处理单通道EEG信号的技术，以实现高精度的睡眠分期。通过聚焦关键脑电波模式，提高对不同睡眠状态识别的准确性与效率。 自注意力机制是一种让模型能够关注输入序列中的不同位置的方法，在处理自然语言和其他序列数据的任务中非常有效。这种方法使得每个元素都可以根据整个序列的信息进行更新，而不仅仅是它前面的上下文信息。在Transformer等现代神经网络架构中，自注意力机制扮演着核心角色，极大地提升了模型对长距离依赖关系的理解能力。
     
  • 睡眠评分-基于MATLAB的脑电图自动评分代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的自动化脑电图（EEG）睡眠分析工具，旨在实现对睡眠阶段的精确评分。通过导入个人脑电数据，系统能够高效、准确地识别并分类不同睡眠周期，为研究和临床应用提供了便利。 该代码利用深度神经网络实现自动人类睡眠阶段评分，并基于我们在论文“使用深层神经网络进行自动人类睡眠阶段计分”中的算法。请引用我们的论文：“使用深层神经网络进行自动人类睡眠阶段计分”，作者包括亚历山大·马拉菲耶夫、德米特里·拉普捷夫、斯特凡·鲍尔等人，发表于2018年11月6日的《神经科学》期刊。入门代码虽与论文中描述的方法不完全一致，但有所改进。 由于隐私原因我们无法提供训练数据，仅提供了用于使用您自己的数据来训练模型所需的代码。此外，我们也提供了已训练好的模型以及将其应用于edf文件所需的相关代码。 先决条件：为了训练网络需要GPU支持；但是可以利用CPU来进行预训练过的模型的应用操作。下载包含相关文件的文件夹之后，请安装读取edf格式文件所必需的外部库。我们使用的是布雷特·肖尔森编写的库，通过将从其网站获得的mat文件放入edf2mat文件夹中来完成此步骤。 您还应当安装Matlab（推荐版本为2018版），Python3以及Keras等相关软件环境以支持代码运行。
     
  • 基于MSE-PCA的脑电图睡眠阶段分类研究
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    本研究采用MSE-PCA方法对脑电图数据进行降维和特征提取，旨在提高脑电图睡眠阶段自动分类的准确性和效率。 为解决传统自动睡眠分期方法准确率不足的问题，本段落提出了一种结合多尺度熵（MSE）与主成分分析（PCA）的新型自动睡眠分期技术。通过使用8名受试者的脑电图监测数据以及专家的人工分类结果作为样本，首先利用MSE来描述不同睡眠阶段中脑电信号的非线性动力学特性；接着采用PCA提取前两个主要成分向量以替代原始的MSE特征进行降维处理，在减少冗余信息的同时保持了大部分EEG信号中的非线性特点。最后通过将这些新生成的向量参数输入到反馈神经网络（BPNN）分类器中，实现了基于MSE-PCA模型对脑电睡眠状态的有效识别与自动分期。 实验结果显示，该方法能够使自动分期准确率达到87.9%，且kappa系数为0.77。由此证明了所提出的方法在提高脑电自动睡眠分期系统的准确性以及稳定性方面具有显著效果。
     
  • 数学建模2020年C题睡眠分期问题的Python处理代码（完整版）
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    本简介提供了一套完整的Python代码解决方案，用于解决2020年数学建模竞赛C题中的睡眠分期问题。包括数据预处理、特征工程及模型构建等步骤，适用于研究与教学用途。 内容概要：本资源提供【数学建模】2020年C题——睡眠分期的Python处理代码。该代码旨在帮助参赛者分析并处理与睡眠分期相关的数据，包括数据加载、预处理、特征提取、模型构建与训练以及结果输出等步骤。使用了Python语言编写，并充分利用pandas、numpy和scipy等科学计算库的功能来实现对睡眠数据的自动化处理和分析。 适用人群：本资源适用于参加数学建模竞赛的参赛者，特别是针对类似睡眠分期题目的参赛者。 使用场景及目标：在数学建模竞赛的数据处理与分析环节中可以应用此代码。通过利用该代码，参赛者能够快速有效地对睡眠分期数据进行处理和特征提取，并构建分类模型来识别不同的睡眠阶段。 其他说明：提供的代码仅为示例性质，在实际操作时可能需要根据具体数据以及题目要求做出适当的修改或调整。使用前请确保已安装Python及其相关科学计算库（如pandas、numpy、scipy等）。该代码仅作为参赛者参考起点，鼓励参赛者在此基础上进一步完善和优化以期在竞赛中取得更好的成绩。
     
  • 睡眠分类器：利用Apple Watch的心率和加速度数据来划分睡眠阶段
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    睡眠分类器是一款创新的应用程序，它能够通过分析Apple Watch收集到的心率和加速度数据，精准地将用户的睡眠周期分为不同的阶段，帮助用户更好地了解并改善其睡眠质量。 此代码使用scikit-learn根据Apple Watch的加速度数据和心率（通过光体积描记法得出）对睡眠进行分类。与工作相关的论文中提到了这种方法。 入门指南： 该代码适用于Python 3.7版本环境。 数据获取： 可以利用PhysioNet平台下载用Apple Watch收集的数据集。 MESA数据集需要从相应渠道申请NSRR访问权限来获得。 特征处理及数字分析： 原始数据经过清理后，在preprocessing_runner.py文件中生成所需的功能。analysis_runner.py文件可用于创建展示分类器性能的图表，其中可以根据需求注释和取消注释相关部分以运行特定的数值测试。 注意事项： 在图4和图8中的蓝色仅运动分类器性能行里，REM（快速眼动睡眠）与NREM（非快速眼动睡眠）标签已经互换。虚线代表的是非快速眼动睡眠(NREM)，而实线则表示快速眼动睡眠(REM)。 用于对比的MESA数据集子集中包括了前188名拥有有效数据记录的研究对象的数据。
     
  • 脑电小波分析与脑电信号处理
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    《脑电小波分析与脑电信号处理》是一本专注于利用小波变换技术解析和处理复杂脑电数据的专业书籍，旨在为神经科学及生物医学工程领域的研究者提供先进的理论指导和技术支持。 使用小波分析方法可以有效地分解脑电信号，并且能够分别提取出α、β、θ三个频段的信号。
     
  • 关于离散小波变换在脑电睡眠信号分期中的应用研究
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    本研究探讨了离散小波变换技术在分析和分类脑电图（EEG）睡眠信号中的应用，旨在提高睡眠分期的准确性和效率。通过精确提取特征并优化算法，为临床诊断与科学研究提供新的视角和技术支持。 本研究提出了一种基于脑电信号（EEG）的睡眠分期方法。通过使用离散小波变换（DWT），特别是db8小波分解来获取信号的新表达形式，即细节分量，并将这些细节分量的能量作为特征输入到支持向量机（SVM）模型中。该模型采用具有高斯径向基核函数的非线性结构。研究结果表明，这种方法在睡眠分期的研究上是可行且有效的，能够满足对泛化能力的要求。
     
  • 基于支持向量机的脑电波信号在睡眠分期监测中的应用
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    本研究探讨了支持向量机（SVM）技术在分析和分类脑电波信号方面的潜力，并将其应用于提高睡眠分期监测的准确性，为临床诊断提供有力工具。 随着计算机技术的不断发展，脑-机接口近年来一直是备受关注的话题之一。将这一技术与人工智能结合后，在医疗（如治疗大脑疾病）、娱乐消费及机器控制等领域得到了广泛应用。其中，采集和处理脑电信号是关键技术环节。 睡眠对人体健康至关重要，但据统计约有四分之一的成年人存在不同程度的睡眠障碍问题。临床上通常采用脑电图来诊断这些问题，但由于数据量庞大、波形干扰严重以及判读规则复杂等因素的影响，不同专家之间的判断结果可能存在较大差异。此外，医用脑电采集设备较为复杂且成本高昂；目前基于人工分析模式进行的睡眠评估耗费大量人力和财力资源。 因此，在临床应用及日常生活中亟需开发便捷高效又自动化的睡眠监测工具来解决这些问题。对睡眠分期的研究具有重要的医学价值和社会意义——它不仅有助于评价个体的睡眠质量，还能为某些与睡眠相关的疾病提供治疗参考依据。然而传统的人工方式进行这种工作存在效率低下、耗时长且需要大量人力投入等局限性。 脑电图是分析和理解人类大脑活动的重要手段之一，在研究中通过对不同阶段睡眠期间获取到的大脑电信号进行处理，可以提取出能够代表各个睡眠时期的特征参数，并利用分类器来实现自动化分期。鉴于睡眠过程中的脑电波是一个复杂、随时间变化的非线性信号系统，本段落尝试采用支持向量机（SVM）算法来进行相关研究工作。