基于EEG复杂度和近似熵的睡眠自动分期

基于EEG复杂度和近似熵的睡眠自动分期基于EEG复杂度和近似熵的睡眠自动分期摘要随着人们对睡眠重要性的认识不断提高，自动睡眠分期成为睡眠研究的热点之一。本文基于脑电图（EEG）信号的复杂度和近似熵，探

EEG 基于复杂度和近似熵的睡眠自动分期 基于EEG复杂度和近似熵的睡眠自动分期 摘要 随着人们对睡眠重要性的认识不断提高，自动睡眠分期成为睡眠研 究的热点之一。本文基于脑电图（EEG）信号的复杂度和近似熵，探讨了 睡眠自动分期的方法。首先，介绍了睡眠分期的背景和意义。然后，详 细介绍了EEG复杂度和近似熵的定义和计算方法。接着，讨论了如何利 用这两个特征对睡眠进行分期的方法。最后，总结了该方法的优点和不 足，并展望了未来的研究方向。 第一节：引言 睡眠是人们生活中不可缺少的一个环节，对于身体健康和大脑功能 的恢复至关重要。睡眠被分为多个阶段，包括清醒、浅睡眠、深睡眠和 快速动眼睡眠（REM睡眠）。每个阶段都有不同的脑电图特征和身体反 应。因此，了解睡眠的分期对于研究睡眠本身，以及解决与睡眠相关的 问题具有重要意义。 第二节：EEG复杂度 EEG是一种记录脑电信号的技术，通过将电极放置在头皮上来测量 脑电信号。复杂度是一种衡量信号结构的统计量，经常用于分析EEG信 号的信息含量和动态特征。复杂度可以通过各种方法计算，如样本熵、 频域方法等。这些方法可以提取出EEG信号的非线性动态特征，并在睡 眠分期中起到重要的作用。 第三节：近似熵 近似熵是一种用于描述时间序列的复杂度的统计量。它是通过计算 时间序列的图像构造的。近似熵可以测量时间序列的灵活性和复杂性。 对于EEG信号，近似熵可以反映脑电图的不规则性和非线性特征。通过 计算近似熵，可以获取EEG信号的复杂程度，并与睡眠分期进行关联。