短时睡眠过程中睡眠阶段的特征提取和分类

研究对象为白天短时睡眠时记录下来的多导睡眠生理数据，主要是为了提取睡眠过程中出现的睡眠各阶段的特征，并实现自动分期。首先，同步采集了白天20~30min的短时睡眠过程中的脑电图（EEG）等生理数据；然后利用快速傅里叶变换(FFT)对采集到的数据进行频谱分析，提取睡眠各阶段的频域特征；最后采用支持向量机对短时睡眠数据进行自动分期。实验结果表明：FFT结合支持向量机(SVM)在短时睡眠阶段的研究中能够得到较好的分期结果。因此，通过对短时睡眠过程中浅睡眠各阶段的特征和分类结果的分析，能够为短时睡眠提供客观评价的依据。