本文提出一种基于相关系数和互信息的特征选择算法,利用递归定量分析方法对16名健康受试者的RR间期序列提取特征,进而实现心率变异性的高精度睡眠分期。通过Z得分标准化减少不同受试者特征间的差异,对每个特征建立相应的隐马尔可夫模型,采用集体投票思想获得整体睡眠分期结果。实验表明,递归定量分析方法所提取的信息与睡眠分期工作有关,使用文中提出的特征选择方法可以有效地提高分类性能。
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