stm32f103vet6单片机睡眠模式代码，适用于f103系列单片机

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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。

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屏障覆盖在无线传感器网络中起着至关重要的作用。 势垒覆盖率的研究主要集中在最大化寿命和在各种传感模型下实现k势垒覆盖率的关键条件上。 当传感器沿着感兴趣区域的边界随机部署时，它们可能会形成多个不相交的障碍物覆盖物。 为了最大程度地延长隔离墙的使用寿命，需要安排这些隔离墙以避免出现安全问题（呼叫中断）。 在异构无线传感器网络中，给定一组具有生命周期的屏障覆盖，我们研究了使用无中断睡眠唤醒计划来找到生命周期最大化子集的问题。 我们首先证明，可以在多项式时间内判断给定的睡眠唤醒计划是否无违规，但是给定一组障碍覆盖物，确定是否存在无违规时间表是NP-Complete。 然后，我们证明找到有生命周期最大化的无违规时间表的问题等同于有向图中的最大节点加权路径问题，并设计了参数化算法。 实验结果表明，我们的算法明显优于文献中提出的启发式算法。

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