睡眠分期技术是利用人体的生理信号，例如心率变化，对睡眠的不同阶段进行划分和识别的科学方法。它对于睡眠疾病的检测、预防和治疗具有重要的临床意义，因为不同的睡眠阶段与人体的生理和认知功能有着密切的联系。在睡眠过程中，人体的自主神经系统功能在不同的阶段表现不同，而通过监测心率的变化可以有效区分睡眠的不同状态，如觉醒期、非快速眼动期（NREM）以及快速眼动期（REM）。 NREM睡眠又可以细分为不同的阶段，通常包括NREM1、NREM2、NREM3和NREM4，其中NREM3阶段又称为深睡期。REM睡眠则是梦境活跃的时期，通常在这个阶段会出现快速眼动和肌肉松弛的现象。正确的睡眠分期可以帮助研究者和医生更准确地了解睡眠过程中的生理变化，为治疗提供重要依据。 心率变化睡眠分期方法的核心是捕捉睡眠期间心率的波动特征，这些波动与自主神经系统的活动有关。自主神经系统通过调节心率、血压等生理参数，参与睡眠-觉醒周期的调节。在睡眠的不同阶段，自主神经系统的活动模式会发生改变，而这些变化可以通过心率的快慢和稳定性等指标来体现。因此，通过分析心率变化可以实现对睡眠的自动分期，无需脑电图（EEG）等侵入性手段。 实现无干扰的睡眠监测对于提高睡眠评价结果非常重要。传统的睡眠监测往往需要佩戴多种传感器，可能会影响被测者的睡眠状态。而基于心率变化的睡眠分期方法可以减少测试者在睡眠过程中的束缚感和不适，有利于得到更为准确的睡眠质量评估。同时，长期连续不间断的监测可以提高对睡眠相关疾病检测的敏感性和准确性。 此外，利用心率变化进行睡眠分期的研究，还有助于推动非脑电监测技术的发展。当前，脑电图在睡眠监测中占据主导地位，但其操作复杂、成本较高。如果心率变化能够准确反映睡眠结构的变化，将有助于开发出成本更低、使用更便捷的睡眠监测技术，这将对临床医学和公共健康产生积极的影响。 基于心率变化的睡眠分期方法具有临床应用的潜力，它可以提供一种无干扰、连续监测睡眠质量的手段，对于研究睡眠相关疾病具有重要的价值，并有望在实际临床应用中推广，改善睡眠监测技术的普及性和便利性。

在Android平台上，开发一款睡眠分期图应用涉及到许多关键的技术知识点，包括数据收集、数据分析、图表绘制以及用户界面设计。下面将详细阐述这些方面。 数据收集是睡眠分期图的基础。通常，这样的应用会利用手机的加速度计、陀螺仪、麦克风等传感器来监测用户的睡眠状态。通过分析用户在睡眠中的体动、声音变化等数据，可以推断出浅睡、深睡、REM（快速眼动）等不同睡眠阶段。Android提供了SensorManager类来管理和访问设备上的各种传感器，开发者需要注册监听器，实时获取并存储这些传感器的数据。 数据分析是将原始数据转化为睡眠分期的关键步骤。这需要理解睡眠生理学，确定合适的阈值和算法来区分不同的睡眠阶段。例如，可以利用信号处理技术（如滤波）去除噪声，然后基于特定的运动和声音模式进行分类。Android平台本身并不提供专业的数据分析工具，但开发者可以借助第三方库（如Apache Commons Math或TensorFlow Lite）进行计算和模型构建。 接下来，图表绘制是展示睡眠数据直观的方式。Android提供了多种绘图库，如MPAndroidChart、AChartEngine或Charts4J，它们能帮助开发者创建各种类型的图表，包括折线图、饼图、柱状图等，用于展示睡眠周期的变化。开发者需要根据设计需求选择合适的图表类型，并设置相应的颜色、标签、图例等视觉元素，以提高用户体验。 在用户界面设计方面，Android Studio提供了一个强大的布局编辑器和Material Design组件库，可以帮助开发者创建美观且易用的界面。睡眠分期图应用通常会包含开始/停止记录、查看历史记录、设置提醒等功能，因此需要设计清晰的导航结构和交互逻辑。此外，考虑到用户可能在夜间使用，良好的夜间模式设计也是必不可少的。 在编码实现时，Android的生命周期管理是非常重要的一环。开发者需要确保在适当的时候启动和停止数据收集，避免在后台过度消耗资源。此外，为了保存和恢复用户的睡眠数据，需要使用SharedPreferences、SQLite数据库或者云同步服务。 测试和优化是保证应用质量的关键步骤。开发者需要对各种设备和Android版本进行兼容性测试，确保应用在不同环境下都能稳定运行。同时，性能优化也很重要，如使用协程处理异步任务，减少内存占用，优化传感器数据的处理速度等。 创建一个睡眠分期图的Android应用涉及到多方面的技术，包括传感器数据的获取与处理、数据分析、图表绘制、用户界面设计、生命周期管理以及测试优化。开发者需要具备扎实的Android开发基础，同时了解一些生物医学和数据科学的知识，才能打造出高效、准确且用户体验优秀的睡眠监测应用。

睡眠数据中各个阶段的样本数差异较大，睡眠数据的自动分期是一个典型的样本不平衡的机器学习问题。均衡样本方法通过抽样的手段来平衡样本，是解决样本不平衡问题的主要方法。采用均衡样本方法来平衡睡眠数据的不同阶段的样本，并且结合多域特征（时域、频域、时频域以及非线性）和随机森林分类算法进行分类预测。比较分析了样本均衡处理和非均衡处理的分类结果，发现均衡处理后的数据取得了更好的分类效果。

matlab小实验源代码通过深度转移学习实现更准确的自动睡眠分期 该存储库在手稿中包含源代码，预训练的模型和实验设置： Huy Phan，OliverY.Chén，Philipp Koch，Longqing Long，Ian McLoughlin，Alfred Mertins和Maarten De Vos。 2020年8月IEEE生物医学工程学期刊（TBME） 使用Matlab进行数据准备： SeqSleepNet 将路径更改为seqsleepnet/ 运行preprare_data_sleepedf_sc.m制备SleepEDF-SC数据（必须被提供给数据路径，请参阅脚本征求意见）。 生成的.mat文件存储在mat/目录中。 运行genlist_sleepedf_sc.m以基于data_split_sleepedf_sc.mat拆分的数据生成SleepEDF-SC文件列表以进行网络培训。 生成的文件存储在tf_data/目录中。 运行preprare_data_sleepedf_st.m准备SleepEDF-ST数据（路径必须提供的数据指的是脚本注释）。 生成的.mat文件存储在ma

非接触式的睡眠生理信号监测和睡眠分期，范应威，徐礼胜，目的：研究和实现非接触式的睡眠监测系统，对判别睡眠事件、分期睡眠阶段和评估睡眠质量具有重要意义。方法：为了不使用在被试身

提出基于脑电信号（EEG）的睡眠分期研究。利用离散小波变换（DWT）的db8小波分解得到的细节分量作为信号新的表达，把各个细节分量能量作为特征，建立带高斯径向基核函数（RBF）的非线性支持向量机（SVM）模型。研究发现，其对睡眠分期研究的方案是可行的，满足模型对泛化能力的要求。

行业分类-机械工程-基于双级压缩机系统的控制器散热系统及其控制方法.zip

随着模式识别技术的发展与应用，睡眠自动分期方法正在逐渐取代手动分期研究。文章使用深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）和长短时记忆递归神经网络(Long ShortTerm Memory Recurrent Neural Network, LSTMRNN)这两种方法对眼电(Electrooculogram, EOG)通道的数据进行睡眠自动分期。LSTMRNN方法(平均准确率83.4%)相对DBN(平均准确率75.6%)在基于眼电信号的睡眠分期问题上取得了更好的效果。

导师让找十几篇睡眠相关的文献，都是Q2、Q1的，有深度学习也有机器学习，看完深受启发，建议列个表格学习，更直观

针对传统的自动睡眠分期准确率不足问题，提出一种将多尺度熵（MSE）和主成分分析（PCA）联合使用的自动睡眠分期方法。以8例受试者睡眠脑电（EEG）监测数据及专家人工分期结果作为样本，首先使用MSE表征受试者脑电信号不同睡眠期的非线性动力学特征；然后使用PCA的前两个主成分向量代替MSE特征进行降维，实现降低数据冗余的同时保留绝大多数EEG非线性特征；最终将新向量的特征参数输入到反馈神经网络(BPNN)分类器中实现MSE-PCA模型的脑电睡眠状态的自动识别分类。实验结果表明，自动分期准确率可达到87.9%，kappa系数0.77，该方法能提高脑电自动睡眠分期系统的准确率和稳定性。