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Performance comparison of machine learning techniques in sleep scoring based on wavelet features and neighboring component analysis

机译:基于小波特征和邻域分析的机器学习技术在睡眠评分中的性能比较

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摘要

IntroductionSleep scoring is an important step in the treatment of sleep disorders. Manual annotation of sleep stages is time-consuming and experience-relevant and, therefore, needs to be done using machine learning techniques.
机译:简介睡眠评分是治疗睡眠障碍的重要步骤。手动注释睡眠阶段既耗时又与经验有关,因此需要使用机器学习技术来完成。

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