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生理电信号自动睡眠分期算法综述

目录

生理电信号自动睡眠分期算法综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目的与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

睡眠分期理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1睡眠分期的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2睡眠周期理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3生理电信号在睡眠分期中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

生理电信号采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1电极类型与分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2生理电信号采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3信号预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

睡眠分期算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1传统睡眠分期算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2基于机器学习的睡眠分期算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3深度学习在睡眠分期中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

现有算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1传统算法的优缺点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2机器学习算法的优势与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.3深度学习算法的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

算法比较与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1不同算法的性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2算法适用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.3算法选择依据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

算法优化与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.2算法在临床应用中的潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

7.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

结论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

8.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

8.2对现有算法的评价与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

8.3对未来研究的展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

生理电信号自动睡眠分期算法综述（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

二、睡眠电信号概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

睡眠电信号类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

睡眠电信号特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

三、生理电信号自动睡眠分期算法概述．．．．．．．．