[发明专利]一种基于一维卷积神经网络自动识别失眠方法

摘要

本发明公开了一种基于一维卷积神经网络自动识别失眠方法，包括：对原始单通道脑电信号数据集进行预处理,以去除脑电信号中的高频噪声和直流分量；根据不同时期的睡眠阶段和重叠法将预处理后的脑电信号构造子数据集；基于重新构造的子数据集构建一维卷积神经网络模型；将测试集信号输入至已完成训练的一维卷积神经网络进行分类识别。应用本发明实施例，去除了人工提取特征这一步，摆脱先验知识的限制，并且通过神经网络自身的训练学习自动提取与失眠相关的特征，能够充分提取序列内与失眠有关的信息，并进行深层编码，解决了传统模型的复杂性并且大大降低了工作量，有效提高自动识别失眠的效率同时提升准确率。