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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。

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该档案包含： 1) dcst.m：该函数计算给定一维信号的离散余弦斯托克韦尔系数； 2) idcst.m：该函数从其离散余弦斯托克韦尔系数重建原始信号； 3）rearrange_dcst.m：这个函数有助于可视化经典时频平面中的离散余弦斯托克韦尔系数； 4) dcst_tutorial.m：它提供了一个关于如何使用 S 变换来分析信号的示例。 DCST 和 IDCST 是 FFT-FAST (O(NlogN))。 粗略地说，DCST 是将 FFT 替换为 DCT 的 DOST。 关于 S 变换的更多评论、参考文献和所用算法的详细描述在 m 文件中作为评论给出。 DCST 和 IDCST 基于来自同一作者的 DOST 和 IDOST。

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二、离散信号时域运算 1.相加: 用同序号的值对应相加后构成新的序列。 y(k)=f1(k)+f2(k)              5.0,1,5.1 0 1 k kf              1,2,3 0 2 k kf  (k)f(k)fkf 21)(             5.1,3,5.4 0k 考试点考研网 www.kaoshidian.com 230

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