基于DTW的贝叶斯方法在睡眠和唤醒分类中的应用
许多方便的可穿戴设备被用于医疗用途,如测量心率(HR)、血压和其他信号.随着睡眠质量监测问题的出现,如何从这些信号中区分睡眠和唤醒状态成为关键问题.提出了一种基于动态时间规整(DTW)的贝叶斯方法用于睡眠和唤醒分类.利用心率和血氧饱和度(SpO2)的信号去分析睡眠状态和一些睡眠相关问题.利用DTW从原始的心率、血氧饱和度信号中提取特征,然后贝叶斯分类方法用于区别睡眠和唤醒状态.最后,从睡眠心脏健康研究网站收集数据的一个真实案例研究验证了基于DTW的贝叶斯方法的可行性和优势.
睡眠和唤醒分类问题、动态时间规划、贝叶斯分类、贝叶斯网络模型
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TM5;R33
国家自然科学基金71671168;国家科技重大专项2014ZX07204006
2018-01-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
195-200