演算法流程:
1. 以30s 為乙個epoch進行基本處理。
2. 用巴特沃斯高通濾波器濾除0.5hz以上高通，簡單去除基線。
3. 眨眼檢測, 利用中值濾波器提取短時間內荊棘狀的波形，出現一次與靜態eeg值偏差1/128以上的波谷和波峰時，即認定為眨眼。
3. 利用巴特沃斯帶通濾波器提取δ，θ，α，σ，β，emg等波段訊號，並提取其包絡，作為其基礎功率近似值。
4. 人工偽跡檢測，當人體移動，或碰觸電極，將造成順時高功率輸出或飽和。由此：
(1)將30秒的epoch分解為1秒段,並分別檢測其af波段(0.5~7hz)內的峰峰值和斜率是否超過閾值。
(2) 對源訊號檢查β波段和emg平均功率是否超過閾值。
5. 覺醒檢測，因為人在清醒的時候,α和β波段能量較高，並且在出現睡意的時候，主要能量會朝著低頻方向移動。所以，對每乙個epoch,檢查前15秒內和後15秒內α，β波段功率和中心頻率比值來判別。
6. 檢測紡錘波，根據aasm規則，人進入深睡期間時，很可能會出現持續時間大於0.5秒，頻率11~16hz的紡錘波。檢測方法是，將乙個epoch再細分成2秒的段，每段裡如果每個的σ包絡大於θ，α，β波段的包絡(90%情況下大於)，或其時域瞬時值大於30秒內的σ包絡的平均幅度的2倍， 就被認為是紡錘波。
7. 各波段能量相對比，人在清醒和不同睡眠程度情況下，各個波段相對能量比值有所不一
樣。比如 ,pα/pθ,pδ/ptotal 等，利用此能大致判別睡眠階段。
8. 分層決策樹
r0:如果一各epoch內，人工偽跡檢測器檢測到50%以上為偽跡，就將此epoch判斷為偽
跡。否則進入下一步判斷。
r1:r1主要用來區分開清醒，快速動眼，淺睡，深睡。如果此epoch內，β波段佔優並且
清醒探測器檢測為清醒就將其分類到r3作進一步篩查，否則，分類到r2。
r2:如果σ波段能量佔優或者紡錘波檢測器檢測到此epoch內存在紡錘波，則將此epoch
判斷為深睡，否則，判斷為潛睡。
r3:如果眨眼探測器在此時檢測到眨眼次數超過一定閾值，並且接下來2分鐘內眨眼次數
也超過此閾值，就認為是在做夢(rem)，否則，認為其處於清醒狀態。
r4:對上述各30秒epoch判斷出的睡眠階段進行梳理。例如，兩個判別為清醒(w)的epoch
之間的任一epoch ，也一定是清醒。r4規則如下表。
r4階段檢測
連續段替代
1清醒-任何-清醒
清醒-清醒-清醒
2淺睡-任何-淺睡
淺睡-淺睡-淺睡
3深睡-任何-深睡
深睡-深睡-深睡
4做夢-任何-做夢 做夢-做夢-做夢
另外，基於深度學習的單通道分期參考：
單通道和三通道學習理解單通道
單通道 此通道上值為0 255。255為白色，0是黑色 只能表示灰度，不能表示彩色。三通道，在bgr 255，255，255為白色，0,0,0是黑色 可以表示彩色，灰度也是彩色的一種。cv imread函式。screen是一張彩色圖 cv mat mat cv imread root desktop...
單通道和多通道卷積
卷積之後的通道數只是取決於卷積核的數目，和卷積核的channel無關，卷積核的channel是和輸入的channel保持一致的。對於單通道影象，若利用10個卷積核進行卷積計算，可以得到10個特徵圖 若輸入為多通道影象，則輸出特徵圖的個數依然是卷積核的個數 10個 1.單通道多個卷積核卷積計算 乙個卷...
OpenCV 單通道三通道理解
單通道 此通道上值為0 255。255為白色，0是黑色 只能表示灰度，不能表示彩色。三通道，在bgr 255，255，255為白色，0,0,0是黑色 可以表示彩色，灰度也是彩色的一種。cv imread函式。screen是一張彩色圖 cv mat mat cv imread root desktop...