基于人体肌肉表面电信号的睡眠结构自动分析方法

摘要

睡眠结构是反应睡眠质量的重要指标。针对目前常用的基于多导睡眠监测(PSG)的评价标准存在的监测设备昂贵、操作繁琐、分析过程复杂、对技术人员要求较高等问题，本发明公开了一种基于人体肌肉表面电信号的睡眠结构自动分析方法。该发明首先将所采集的原始肌肉表面电信号进行分段和预处理，将肌电信号分为活跃信号与非活跃信号，获取每帧非活跃肌电信号的时域特征和每帧非活跃肌电信号的频域特征，在此基础上，采用随机森林方法，训练并测试分类模型，根据活跃片段的相对幅度及持续时间，将活跃片段分为短时、中等、长时三类活跃片段，利用随机森林分类方法及活跃片段类型，对肌电信号进行分类，并对初步分类结果进行修正。