基于深度强化学习的单通道EEG信号自动睡眠分期算法

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摘 要：

目前，基于脑电（EEG）信号的人体睡眠分期方法呈现出单通道和网络模型深度化的趋势，然而单通道信息采集使得EEG失去大脑区域的位置信息，EEG中表征睡眠阶段的特征因趋向稀疏化而难以提取，同时深度网络的共性问题——模型及其训练的超参数的人工设定使得训练过程盲目且低效，这些问题导致自动睡眠分期方法的准确率低。（剩余15523字）

试读结束

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