基于 EEG 时域多维度特征及M-WSVM 的睡眠分期方法及可穿戴装置

本发明公开了一种基于EEG时域多维度特征及M-WSVM的睡眠分期方法及可穿戴装置，首先获取 EEG 连续时间信号，通过幅度-时间映射提取 EEG 连续时间信号的时域多维度特征；然后对提取信号特征进行选择，以获得最优的信号的特征；最后利用 M-WSVM 算法对不同分类层次的睡眠阶段进行分析与处理，实时进行睡眠分期的监测。装置包括信号采集模块、信号处理模块和信号传输模块，能够实时与智能设备的用户端通信，通过在 PC 端进行 EEG 训练数据的模型学习，将学习的算法模型移植于智能设备上运行，以进行实时的睡眠分期监测。

本发明利用 EEG 信号特征提取与分类方法简化睡眠分期复杂度并利用生理信号测量电路开发了可穿戴睡眠分期装置，以能够获得实时、高精度的自动睡眠分期效果。

联系人：庄老师电话：15295039286 单位名称：武进区科技成果转移中心