matlab肌电信号处理代码 睡眠分期和RBD检测 纸上使用的代码：通过自动多导睡眠图分析检测REM睡眠行为障碍（） 使用此代码时，请引用[1]： Navin Cooray，Fernando Andreotti，Christine Lo，Mkael Symmonds，Michele TM Hu和Maarten De Vos（评论中）。 通过自动多导睡眠图分析检测REM睡眠行为障碍。 临床神经生理学。 该存储库包含用于在30秒内从单个EEG，EOG和EMG信号中提取156个特征的工具。 提供了一个随机森林分类器来实现自动睡眠分期，该分类器使用了53个与年龄匹配的健康对照和RBD参与者（但只有50棵树，而使用了500棵树）进行了训练。 还可以使用此存储库训练分类器。 分类器应输出以下睡眠阶段之一： 班级 描述 0 唤醒 1个 N1 2个 氮2 3 N3 5 快速眼动 提供了附加的特征提取工具来分析单个EMG通道以进行RBD检测。 特征是针对每个主题派生的，包括已建立的RBD指标以及其他指标。 这些功能可以使用手动注释或自动分类的睡眠阶段来推导。 提供了一个额外的随机森林分类器，以使用RBD

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离线安装包，亲测可用

运行demo.m以了解如何使用 Saliency Optimization [1]以及Saliency Filter [2]，Geodesic Saliency [3] Manifold Ranking [4]。 [1] Wangjiang Zhu, Shuang Liang, Yichen Wei, and Jian Sun. Saliency Optimization from Robust Background Detection. In CVPR, 2014. [2] F. Perazzi, P. Krahenbuhl, Y. Pritch, and A. Hornung. Saliency filters: Contrast based filtering for salient region detection. % In CVPR, 2012. [3] Y.Wei, F.Wen,W. Zhu, and J. Sun. Geodesic saliency using background priors. In ECCV, 2012. [4] C. Yang, L. Zhang, H. Lu, X. Ruan, and M.-H. Yang. Saliency detection via graph-based manifold ranking. In CVPR, 2013.

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