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SleepTracker CIS 573 Project Fall 2013 Michael Collis Dominique Lee Lanlan Pang Yifeng Zhu

旺比 用于分析EEG，ECoG和其他电生理学格式的软件包。 它允许结果的可视化和可用于对睡眠阶段进行评分的GUI。 特征 可以读取以下格式的文件： Axon（.abf，仅ABF2） BCI2000（.dat） 黑石（.nev，.ns2，.ns3，.ns5） 脑视力（.vhdr，.vmrk，.eeg / .dat） EEGLAB（.set，.set / .fdt） 欧洲数据格式（.edf） EGI MFF（.mff） 实地考察（.mat） mne FIFF（.fiff） SystemPlus Micromed（.trc） Moberg（“ EEG，复合，样本系列，复合，MRIAmp，数据”） openephys（.continuous，.openephys） BIDS格式的数据文件 睡眠计分界面 计算频率分析（频谱图），时频分析（短时频谱图，Morlet小波） 检

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

yasa_classifiers 该存储库包含用于生成YASA睡眠阶段模块的预训练分类器的笔记本： : 可以在sleepdata.org上找到数据集。 您需要请求数据访问权限才能下载数据集。 具体而言，使用以下数据集对睡眠分期分类器进行训练：CCSHS，CFS，CHAT，HomePAP，MESA，MrOS，SHHS。 脚步 01_features_nsrr_\*.ipynb ：从原始PSG文件计算特征。 确保更新路径！ 02_create_classifiers.ipynb ：训练并导出睡眠阶段分类器。

2.5 常用的图像文件格式 1． BMP 2． GIF 3． TIFF(TIF) 4． JPEG(JPG) （依据数字图像处理内容简单扩展） 2.6 照明系统设计 照明系统设计的基本因素： ① 镜头的视场：被测物尺寸→ 镜头视场 → 最佳照明（照亮整个视场） ② 照明系统与工作间距：镜头到工作距离 → 照明系统到工作间距 → 光源到工作距离 ③ 工件的外形，条纹及颜色：工作表面形状、平坦度、粗糙度、颜色 ④ 成像物镜自配：针对确定的成像物镜进行光源设计→划痕、缺陷、印纹等能被清晰显现。 ⑤ 照度自配：根据 CCD 的光表面动态响应范围确定合适的像表面度。 照明系统的选择： ① 直接型： 沐光方式 高环形光 反射型 低角度方式 低环形光 漫反射 条形方式 条形光源 聚光方式 聚光 高亮方式（激光） ② 投射型： 高亮投射照明 导光面（光板）投射照明 线条光源 投射照明 ③ 同轴光照明：与光轴平行的平行光均匀照明工件。 ④ 不同频率光线照明（多彩）

高薪程序员面试题精讲系列63之说说sleep（）、yield（）、join（）、wait（）的区别.pdf，这是一份不错的文件

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睡眠数据分析 使用 R 分析来自 Sleep Cycle 应用程序的睡眠数据。有关如何导出睡眠数据库的说明可在此。

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