摘要：本发明涉及一种基于自学习的睡眠状态监测方法和系统，其中所述方法包括：采集用户在睡眠过程中产生的脑电信号；根据预先训练的预设分类器的识别任务，从所述脑电信号中提取相应的信号特征数据；当采集到所述用户的脑电信号数据的数量未超过设定阈值时，将所述信号特征数据输入所述预设分类器和状态检测器进行识别，识别用户当前的状态，并以所识别出的信号特征数据为样本数据，输入到训练分类器的自学习过程中；当采集到的脑电信号数据的数量超过设定阈值时，则根据所述自学习过程训练出执行所述识别任务的个人分类器，将当前提取的信号特征数据输入所述个人分类器进行识别。本发明提高了对睡眠状态监测的准确性，而且也提高了监测效率。
- 专利类型发明专利
- 申请人广州视源电子科技股份有限公司;
- 发明人赵巍;胡静;韩志;
- 地址510530 广东省广州市广州黄埔区云埔四路6号
- 申请号CN201610843584.8
- 申请时间2016年09月21日
- 申请公布号CN106333681A
- 申请公布时间2017年01月18日
- 分类号A61B5/0476(2006.01)I;A61B5/145(2006.01)I;A61B5/00(2006.01)I;
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