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本成果涉及一种基于单通道 EEG 信号的睡眠状态检测方法，包括：实 时采集单通道 EEG 信号，对该单通道 EEG 信号进行下采样处理，将下采样处理后的单通道 EEG 信号输入分类器模型中，以得到对应的睡眠状态。本成果能够解决现有睡眠状态检测方法中由于需要设置多个采集电极所导致的耗费人力、提取特征维度低、以及由于过拟合所导致的泛化能力弱的技术问题。

实时采集单通道 EEG 信号，对该单通道 EEG 信号进行下采样处理。将采样处理后的单通道 EEG 信号输入分类器模型中，以得到对应的睡眠状态。与现有技术相比，能够取得有益效果： (1)由于本成果是通过使用卷积层从单通道 EEG 信号中提取高维度特征，因此较常规的从多路 EEG 信号中手动提取特征，本成果提取的特征维度更高； (2)由于本成果是基于单通道 EEG 信号实现，即只需要一个采集电极即可实现工作，而无需采用多个采集电极，由此大大节省了人力成本和时间成本。

李方敏，工学博士，二级教授，博士研究生导师，中国计算机学会高级会员，传感器网络专业委会委员，湖南省计算机学会常务理事。2005年入选教育部新世纪优秀人才计划支持（NCET-05-0657）和湖北省青年杰出人才基金支持（2006ABB028），以及湖北省五四青年奖章。曾武汉理工大学信息工程学院院长，宽带无线通信与传感器网络湖北省重点实验室主任。 在武汉理工大学信息工程学院工作期间，创建了宽带无线通信与传感器网络研究方向，作为主要负责人之一于2003年和2005年成功申报了通信与信息系统二级学科博士点和信息与通信工程一级学科博士点。