摘要：本發明涉及一種基于自學習的睡眠狀態監測方法和系統，其中所述方法包括：采集用戶在睡眠過程中產生的腦電信號；根據預先訓練的預設分類器的識別任務，從所述腦電信號中提取相應的信號特征數據；當采集到所述用戶的腦電信號數據的數量未超過設定閾值時，將所述信號特征數據輸入所述預設分類器和狀態檢測器進行識別，識別用戶當前的狀態，并以所識別出的信號特征數據為樣本數據，輸入到訓練分類器的自學習過程中；當采集到的腦電信號數據的數量超過設定閾值時，則根據所述自學習過程訓練出執行所述識別任務的個人分類器，將當前提取的信號特征數據輸入所述個人分類器進行識別。本發明提高了對睡眠狀態監測的準確性，而且也提高了監測效率。
- 專利類型發明專利
- 申請人廣州視源電子科技股份有限公司;
- 發明人趙巍;胡靜;韓志;
- 地址510530 廣東省廣州市廣州黃埔區云埔四路6號
- 申請號CN201610843584.8
- 申請時間2016年09月21日
- 申請公布號CN106333681A
- 申請公布時間2017年01月18日
- 分類號A61B5/0476(2006.01)I;A61B5/145(2006.01)I;A61B5/00(2006.01)I;
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