[发明专利]基于自学习的睡眠状态监测方法和系统在审
| 申请号： | 201610843584.8 | 申请日： | 2016-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN106333681A | 公开（公告）日： | 2017-01-18 |
| 发明（设计）人： | 赵巍;胡静;韩志 | 申请（专利权）人： | 广州视源电子科技股份有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/145;A61B5/00 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人： | 潘桂生 |
| 地址： | 510530 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自学习 睡眠 状态 监测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于自学习的睡眠状态监测方法，其特征在于，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，并以所述状态检测器所识别出的信号特征数据为样本数据，输入到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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州视源电子科技股份有限公司，未经广州视源电子科技股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610843584.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
