利用离散小波变换对脑电信号进行睡眠分期研究。
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简介：
开展了一项基于脑电信号（EEG）的睡眠分期研究。该研究采用离散小波变换（DWT）以及db8小波进行分解，从而提取信号的细微组成部分，并将这些细微组成部分的能量值作为关键特征。随后，构建了一个利用高斯径向基核函数（RBF）的非线性支持向量机（SVM）模型。实验结果表明，该研究方案在睡眠分期方面是切实可行的，并且能够有效地满足模型对泛化能力的期望。
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