matlab小实验源代码通过深度转移学习实现更准确的自动睡眠分期 该存储库在手稿中包含源代码，预训练的模型和实验设置： Huy Phan，OliverY.Chén，Philipp Koch，Longqing Long，Ian McLoughlin，Alfred Mertins和Maarten De Vos。 2020年8月IEEE生物医学工程学期刊（TBME） 使用Matlab进行数据准备： SeqSleepNet 将路径更改为seqsleepnet/ 运行preprare_data_sleepedf_sc.m制备SleepEDF-SC数据（必须被提供给数据路径，请参阅脚本征求意见）。 生成的.mat文件存储在mat/目录中。 运行genlist_sleepedf_sc.m以基于data_split_sleepedf_sc.mat拆分的数据生成SleepEDF-SC文件列表以进行网络培训。 生成的文件存储在tf_data/目录中。 运行preprare_data_sleepedf_st.m准备SleepEDF-ST数据（路径必须提供的数据指的是脚本注释）。 生成的.mat文件存储在ma

预算matlab代码多任务睡眠网 Huy Phan，Fernando Andreotti，Navin Cooray，Oliver Y.Chén和Maarten De Vos。 IEEE Transactions on Biomedical Engineering ，第一卷。 66号5，pp.1285-1296，2019 这些是两个睡眠数据库的源代码和实验设置： SleepEDF扩展数据库和MASS数据库，在我们上面的arXiv预印本中使用。 尽管网络有很多共同点，但我们尝试将它们分离并使其独立工作，以简化对它们的探索。 您需要下载数据库以再次运行实验 SleepEDF扩展的数据库可以从下载。 我们还包括一个Matlab脚本，您可以使用该脚本进行下载。 MASS数据库可在此处获得。 有关如何获取它的信息，可以在其中找到。 目前对于MASS数据库， Tsinalis等。 的网络和DeepSleepNet1 （ Supratak等人）仍然缺失。 我们目前正在清理它们，并将很快对其进行更新。 如何运行： 下载数据库 资料准备 将目录更改为[database]/data_processing/

1.功能简介： 这是一款运行于Windows下的控制台应用程序，它可以根据用户指定的参数不停地自 动切换电脑到睡眠或者休眠模式，并于一定时间之后自动唤醒。它可以省去在测试的过程中 需要手动不停地让电脑睡眠（休眠）并唤醒的麻烦，解放了测试人员的双手，节约了测试时 间，提高了工作效率。 2.命令格式： ..\SleepAndWakeupAssistant.exe [slpMode] [slpTimes] [wkpInterval] 参数：（1）slpMode为睡眠模式（s/S-睡眠，h/H-休眠），指需要电脑进入睡眠模式 还是休眠模式； （2）slpTimes为睡眠唤醒次数（正整数，单位：次），指需要电脑自动睡眠 并唤醒的次数； （3）wkpInterval为唤醒时间（正整数，单位：秒），指从开始睡眠（休眠） 到开始唤醒之间间隔的时间。

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。