基于RBF神经网络的睡眠分期方法研究与应用

作     者：陈玉 杨涛 徐铮 CHEN Yu;YANG Tao;XU Zheng

作者机构：福建理工大学设计学院福州350118 

基　　金：福建省自然科学基金(2023J01947) 福建省社会科学基金(FJ2021B187) 福建理工大学科研启动基金(GY-S20089) 

出 版 物：《包装工程》 (Packaging Engineering)

年 卷 期：2024年第45卷第4期

页      码：371-379页

摘      要：目的提出一种基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的睡眠分期方法,设计一套能够根据用户身心恢复状态调节唤醒时间的智能唤醒系统,以优化用户睡眠时长,减轻醒后不适感。方法基于心率变异性和睡眠分期等相关理论知识,通过低功耗心率带采集人体心电信号,选取最优小波变换对采集到的心电信号精准去噪,对径向基函数神经网络进行反复训练后,筛选出10个关键的特征向量,以构建睡眠分期模型。睡眠分期信息通过STM32处理器传输到手机客户端,系统根据预先设计的优化唤醒机制在用户身心恢复到最佳状态时将其唤醒。结果基于睡眠分期模型的算法平均识别准确率可达88.9%,卡帕(Kappa)系数为0.839,相较于其他算法,该算法具有较高的准确率。结论该智能唤醒系统的采集成本较低,算法简便高效,其唤醒机制科学合理,可以使用户舒适醒来,对改善用户醒后状态具有重要意义。

主 题 词：睡眠分期 心率变异性 小波变换 径向基函数神经网络 智能唤醒 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.19554/j.cnki.1001-3563.2024.04.041

馆 藏 号：203126106...