[发明专利]基于GM-GP算法的睡眠状态监测方法有效
| 申请号： | 201611153111.1 | 申请日： | 2016-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN106682406B | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 谢松云;李亚兵;段绪;王伟;冯怀北 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于灰色理论和非线性动力学相结合的GM‑GP算法的睡眠状态监测方法，其步骤包括：(1)采用数据提升的方法(坐标平移)对原始EEG进行预处理，并进行累加生成，建立GM(1,1)灰色模型；(2)利用GM(1,1)模型提取特征，求取相应的参数b；(3)对灰色模型参数b确定GP算法的嵌入维度和延迟时间；(4)对参数b进行相空间重构，并计算累计分布积分；(5)线性拟合求出相应的关联维数，从而确定睡眠状态。本发明通过灰建模和GP算法相结合的方法，可以有效地分析大脑功能状态，实现对睡眠状态的实时监控。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gm gp 算法 睡眠 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于GM‑GP算法的睡眠状态监测方法，包括如下步骤：(1)对原始EEG进行预处理，采用坐标平移的方法对EEG信号进行数据提升，为灰色建模做准备，再进行累加生成，构成累加生成序列，建立GM(1,1)灰色模型；(2)利用灰色理论的GM(1,1)模型提取特征，求取相应的参数：发展系数a和灰作用量b这里仅用参数b；(3)建立相应的动力系统并采用GP算法计算关联维数：利用参数特征b序列，确定所要建立的动力系统的维数m和延迟时间τ，再对得到的特征参数b进行相空间重构，利用重构的相空间对应的动力系统，采用GP算法，计算关联维数；(4)利用系统活动程度与得到关联维数的关系，监测睡眠状态。
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