I detta papper används två moderna adaptiva signalbehandlingstekniker, empirisk inneboende geometri och synkrosqueezingtransform, för att kvantifiera olika dynamiska egenskaper hos de respiratoriska och elektroencefalografiska signalerna. Vi visar att de föreslagna funktionerna är teoretiskt strikt stödda, samt fånga sömn information gömda inuti signalerna. Funktionerna används som ingång till flerklassiga vektormaskiner med radiell basfunktion för att automatiskt klassificera vilofaser. Den föreslagna klassificeringen av vaket, REM, N1, N2 och N3 på grundval av andningssignalen visar sig vara jämförbar med den mänskliga expertklassificeringen. respiratoriska och EEG-signaler) har den totala noggrannheten 81,7 % (resp. 89, 3% i den relativt normala patientgruppen. Dessutom, genom att undersöka kombinationen av andningssignalen med den elektroencefalografiska signalen, drar vi slutsatsen att andningssignalen består av gott om sömninformation, som kompletterar den information som lagras i den elektroencefalografiska signalen. Index Terms-Breathing mönstervariabilitet, empirisk inneboende geometri (EIG), sömnstadium, synkrosqueezing transform (ST). Rådets förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen
EIG har också tillämpats på data som inkluderar både andnings- och EEG-signaler REF.
Assess Sleep Stage by Modern Signal Processing Techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}