基于多传感器数据决策级融合的睡眠分期方法

摘要

本发明公开了一种基于多传感器数据决策级融合的睡眠分期方法，该方法首先使用雷达传感器和音频传感器采集整夜的雷达和音频数据，提取雷达和音频信号特征；根据特征数将其进行数据分类，根据数据分类建立雷达剩余片段模型和雷达+音频片段模型；接着用分类器对雷达剩余片段模型里的雷达特征进行识别分类，得到模型预测结果1，用分类器对雷达+音频片段模型里的雷达和音频特征进行识别分类，得到模型预测结果A和B；然后用朴素贝叶斯模型对模型预测结果A和B进行决策，得到模型预测结果2；最后将模型预测结果1和模型预测结果2进行时序拼接，得到整夜睡眠分期结果。该方法简单易行，准确率高，与实际情况相吻合。