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

简介：
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。