SleepNet：深度学习驱动的睡眠自动分期源代码。

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简介：
SleepNet最初诞生于一个记录最终设计演进过程的日志存储库，旨在探索多种深度神经网络架构（包括LSTM、ResNet和DFCNN等），从而实现基于单通道EEG信号的自动睡眠阶段分期。经过最终设计的完成，我将继续致力于该项目的后续发展。今后，该项目的重心将转移到如何将这些代码应用于实际场景，并深入考察计算资源与分类准确性之间的优化平衡。同时，我们将提供一些经过预训练的模型，以便于用户的使用和部署。此外，我们坚信这些代码同样可以应用于其他生理信号的分类，例如心电图（ECG）和肌电图（EMG）等。我们衷心希望这些代码能够为您的研究工作或项目提供有益的支持。如果您计划运行这些代码——无论是为了训练自己的模型，还是利用预先训练的模型对您自己的数据集进行预测——请访问以下链接查看相关数据集：公开可用的睡眠数据集包括CinC Challenge 2018数据集（仅使用其C4-M1通道）以及sleep-edfx和sleep-

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客服

SleepNet:利用深度学习实现睡眠自动分期-源码

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SleepNet是一款基于深度学习技术的软件工具，旨在提供准确、高效的睡眠自动分期分析。通过解析并分类用户的睡眠数据，该工具能够帮助用户更好地理解自身的睡眠模式，并为医生和研究人员提供了宝贵的数据支持。本项目附带完整源码，便于研究与二次开发。 SleepNet是一个使用单通道EEG信号的轻量级自动睡眠阶段分类算法的设计项目。最初的目标是尝试多种不同的深度神经网络结构（如LSTM、ResNet、DFCNN等），以实现对单通道EEG数据进行自动化分期的目的。目前，该项目已经完成了最终设计，并将重点转向如何在实际应用中使用代码以及平衡计算能力和准确性之间的关系。此外，项目团队还将提供一些预先训练好的模型，方便用户直接利用这些模型来预测自己的数据结果。我们相信这些分类算法不仅适用于EEG信号的分析，在其他生理信号（如ECG、EMG等）的应用上也有潜在价值。希望这一成果能够对您的研究或项目有所帮助。如果您想要运行此代码进行模型训练或者使用预训练好的模型来进行数据分析，可以参考相关文档和说明页面上的指导信息。我们使用的两个公开可用的睡眠数据集分别是CinC Challenge 2018的数据以及sleep-edf等标准数据库，其中对于前者仅利用了其C4-M1通道的信息。以上就是关于该项目的主要内容概述，请根据具体需求进行进一步探索。

MATLAB小实验源码-Sleep_Transfer_Learning：利用深度迁移学习提高自动睡眠分期准确性

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本项目通过MATLAB实现基于深度迁移学习算法的Sleep_Transfer_Learning模型，旨在提升自动睡眠分期技术的准确性和效率。 Matlab小实验源代码通过深度迁移学习实现更准确的自动睡眠分期。该存储库包含手稿中的源代码、预训练模型及实验设置：Huy Phan, Oliver Y. Chén, Philipp Koch, Longqing Long, Ian McLoughlin, Alfred Mertins 和 Maarten De Vos 于2020年8月在IEEE生物医学工程学期刊（TBME）上发表。使用Matlab进行数据准备： SeqSleepNet的路径应更改为seqsleepnet/，然后运行preprare_data_sleepedf_sc.m来制备 SleepEDF-SC 数据（需要提供相应的数据路径，请参阅脚本中的说明）。生成的 .mat 文件会存储在 mat 目录中。接着执行 genlist_sleepedf_sc.m 脚本来基于 data_split_sleepedf_sc.mat 拆分的数据创建SleepEDF-SC文件列表，以用于网络训练。这些生成的文件将保存到 tf_data/ 目录下。最后运行 preprare_data_sleepedf_st.m 准备 SleepEDF-ST 数据（同样需要提供数据路径，请参考脚本中的注释）。生成的 .mat 文件会存储在 mat 目录中。

睡眠修复驱动HibernationFixup.kext

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HibernationFixup.kext是一款专为Mac用户设计的内核扩展程序，旨在解决系统休眠和恢复过程中可能出现的问题，优化电脑在长时间不使用后的性能表现。在Mac OS系统中，HibernationFixup.kext是一个关键的内核扩展程序，用于解决与睡眠和唤醒功能相关的问题。它是一种驱动程序，专为处理特定故障而设计，如计算机无法正常从睡眠状态恢复、睡眠过程中意外重启或屏幕保持黑屏等现象。这些问题可能由系统兼容性问题、硬件冲突或者第三方软件引起。在苹果的macOS操作系统中，内核扩展（kext）是连接操作系统核心与硬件设备或特殊功能的重要桥梁。它们包含了实现特定驱动程序和服务所需的代码和数据。HibernationFixup这个内核扩展的目标就是优化并修复系统的休眠过程，确保睡眠模式能够正常工作，从而提升用户体验。将HibernationFixup.kext放置于CLOVERkexts目录下，表明这可能是在黑苹果系统中使用该驱动程序的情况。黑苹果指的是在非苹果品牌的硬件上运行macOS操作系统的行为。由于非官方硬件的兼容性问题，黑苹果用户经常遇到各种系统功能异常，睡眠和唤醒功能就是其中之一。 CLOVER是一个启动加载器，在黑苹果环境中常用以帮助macOS识别并适应未经过认证的硬件设备。在CLOVERkexts目录中，有按照不同版本号分隔的子目录以及一个通用的others目录，你可以根据自己的macOS版本将HibernationFixup.kext放入对应的子目录里；或者如果不确定具体位置的话，则可以将其放在others目录内，让CLOVER自动处理。在安装和更新HibernationFixup.kext之前，请务必先备份系统。因为错误操作可能导致系统不稳定甚至无法启动。通常情况下，你需要通过重新启动计算机并在引导过程中进入Clover配置界面来应用改动；同时确保已经获取了最新的驱动版本，并且遵循正确的权限设置与签名规则，因为macOS对内核扩展有严格的管理要求。 HibernationFixup.kext是黑苹果用户解决睡眠唤醒问题的有效工具。它通过修改系统的休眠机制，帮助非苹果硬件更好地兼容macOS操作系统，提供流畅的睡眠和唤醒体验。在安装使用时需注意系统兼容性、正确的位置以及安全操作，以免对系统造成负面影响。

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。

AASM睡眠分期规则下的睡眠期判读标准

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本研究聚焦于依据AASM（美国睡眠技术学会）的标准对睡眠周期进行详细划分和解读，旨在提供精确的睡眠评估方法。睡眠期判读标准的基本规则如下：1. 使用逐屏分期方法进行分析，每30秒为一屏，并对整个睡眠时段（从熄灯到开灯）的每一屏依次评分，在整段分析过程中保持相同的屏幕间隔；2. 不允许将相邻两屏的部分合并成一个新的屏幕；3. 如果一个屏幕上出现多个睡眠特征，则应根据占主导地位的分期进行判读；4. 若某一时段内无明显睡眠特征，需参考前一或数个时段以及后一或数个时段内的睡眠情况来进行判断。

基于PyTorch的深度学习在单通道EEG睡眠分期中的应用（含Python代码和文档）

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本研究利用PyTorch框架开发深度学习模型，针对单通道EEG信号进行睡眠阶段自动分类。项目附带详细文档与Python实现代码，便于复现实验结果。基于深度学习PyTorch框架的单通道EEG睡眠分期项目提供了Python源代码及详细的文档说明。该项目是我个人毕业设计的一部分，所有上传的代码均经过测试并成功运行。 1. 本资源中的每个文件都已在功能正常的情况下进行了验证后才进行发布，请放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生及教师或企业员工学习参考。同时也适用于初学者进阶，可用于毕业设计、课程作业或者初期项目的演示。 3. 如果你有一定的基础，可以在此代码的基础上进行修改以实现其他功能，并将其应用于毕业设计或其他项目中。下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供个人研究使用，请勿用于商业用途。

Python深度学习驱动的垃圾分类小程序代码.zip

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这是一个基于Python编程语言和深度学习技术开发的小程序代码包，旨在实现智能的垃圾分类功能。通过机器学习模型识别不同类型的垃圾，并指导用户正确分类投放。 Python基于深度学习的垃圾分类小工程是一个利用深度学习技术来实现自动分类垃圾的小型项目。该项目旨在通过训练模型识别不同类型的垃圾，并对其进行准确分类，以提高垃圾分类效率和准确性。此项目的实施可以包括数据收集、预处理、模型选择与训练以及测试评估等步骤，最终目标是创建一个能够有效辅助垃圾分类的系统。

毕业设计：深度学习驱动的自动相册分类系统.zip

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本项目旨在开发一个基于深度学习技术的自动相册分类系统，通过训练模型识别和归类照片内容，提高用户体验和管理效率。毕业设计：基于深度学习的自动相册分类系统该毕业设计项目的核心是构建一个利用深度学习技术识别和组织图像的自动相册分类系统，从而实现高效、智能的相册管理。深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式来学习数据复杂表示，特别适用于图像识别等任务。计算机毕设源码本项目不仅提供设计思想，还包括实际的计算机源代码供学生或研究者查看和运行，了解如何将深度学习模型应用于具体问题。这些源码通常涵盖数据预处理、模型训练、验证及测试等多个步骤，有助于理解深度学习的工作流程。毕业设计深度学习系统 “毕业设计”标签表明这是一个高等教育阶段的学生项目，涉及完整的项目规划、需求分析、系统设计和评估等环节。“深度学习”标签强调了项目的技术核心，即使用深度神经网络进行图像分析。而“系统”标签可能意味着该项目是一个端到端的解决方案，包括数据输入处理、模型训练预测及结果展示等功能模块。压缩包文件名称列表：Graduation Design 该压缩包中包含以下关键文件和目录： 1. **Data**：存放用于训练与测试的图像数据集，并经过预处理如缩放或归一化等。 2. **Preprocessing**：包括数据清洗、格式转换及增强操作的相关脚本。 3. **Model**：定义深度学习模型，可能使用TensorFlow、Keras或PyTorch框架实现。 4. **Training**：控制模型训练过程的脚本，涉及超参数设置、优化器选择和损失函数等配置。 5. **Evaluation**：用于计算测试集上性能指标如准确率、召回率及F1分数等的评估脚本。 6. **Visualization**：包含展示训练过程中的曲线图或混淆矩阵等可视化工具或脚本。 7. **README**：详细介绍项目目标、技术选型和实现细节以及结果分析的文档。 8. **Report**：详述整个项目的理论背景、设计思路及实验结论与发现。通过该项目，学习者可以深入了解深度学习模型构建过程，并掌握如何处理图像数据以解决实际问题。同时，此项目也可作为进一步研究或开发智能相册管理系统的基础起点。

睡眠数据分析：利用R解析睡眠周期数据

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本项目旨在通过R语言深入分析个人及群体的睡眠周期数据，揭示影响睡眠质量的关键因素，并提供改善建议。使用 R 分析来自 Sleep Cycle 应用程序的睡眠数据。有关如何导出睡眠数据库的信息可以在相关文档或帮助中心找到。

Python深度学习驱动的舌象诊断系统源代码.zip

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本资源提供了一个基于Python开发的深度学习框架下的舌象自动诊断系统的完整源代码。通过图像识别技术分析舌象特征，辅助中医进行疾病诊断与辨证论治研究。 Python基于深度学习的舌象诊断系统源码.zip