[发明专利]一种利用SVM分类器的睡眠姿势多分类识别方法在审
| 申请号： | 201410311694.0 | 申请日： | 2014-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN104138260A | 公开（公告）日： | 2014-11-12 |
| 发明（设计）人： | 刘官正;许欢;蒋庆;周广敏;余永城 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | A61B5/053 | 分类号： | A61B5/053;A61B5/08 |
| 代理公司： | 广东世纪专利事务所 44216 | 代理人： | 刘卉 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种利用SVM分类器的睡眠姿势多分类识别方法，包括以下步骤：采集受试者的左侧胸部的电阻抗呼吸信号和右侧胸部的电阻抗呼吸信号，提取多种睡眠姿势下的识别特征值；构建一对一法支持向量机多分类算法分类器；将训练样本输入SVM分类器进行训练，得到可用于识别四种睡眠姿势的分类模型，实现多分类的功能；将分类模型用于对左侧卧、右侧卧、仰卧、俯卧四种睡眠姿势进行识别。本发明通过左右胸部呼吸电阻抗相关分析，独创性地使用了一对一法支持向量机做多分类识别，实现了睡眠姿势的高可信度动态提取，是一种低负荷睡眠监测新方法，且本发明具有简单易行，训练时间短，分类精确度高，有效实现对受试者的四种主要睡眠姿势的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 svm 分类 睡眠 姿势 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种利用SVM分类器的睡眠姿势多分类识别方法，其特征在于包括如下步骤：S1：采集受试者左侧胸部的电阻抗呼吸信号和右侧胸部的电阻抗呼吸信号，提取多种睡眠姿势下的识别特征值；S2：构建一对一法支持向量机（1‑v‑1 SVMs）多分类算法分类器；S3：将训练样本输入SVM分类器进行训练，得到可用于识别四种睡眠姿势的分类模型，实现多分类的功能；S4：将分类模型用于对左侧卧、右侧卧、仰卧、俯卧四种睡眠姿势进行识别。
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