《表1 本研究用到的所有特征的汇总》

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《基于心率变异性分析的睡眠分期算法研究和验证》

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注:*为本研究提出的新特征。

从RR间期序列上提取了86个特征，其中49个时域特征、24个频域特征和13个非线性特征。为了和PSG的结果对应，将30 s作为一个独立时间窗口（前后不重叠），特征均在一个或几个滑动的时间窗口中提取。本研究使用了86个特征，其中有4个特征是首次提出的，如表1所示。特征1～11是传统的HRV的时域特征[17，26]。特征12～46是与RR间期序列相关的分位数、范围、趋势等一系列时域相关特征，在文献[10，27-28]中有详细说明。这些特征均在9个时间窗口提取。特征50～69是传统频域特征以及Xiao等提出的新颖特征，也是在9个时间窗口中提取[9]。特征70～72是Redmond等提出的特征，分别在5、7、9个时间窗口中提取[26]。以5个时间窗内提取特征为例:取当前30 s前后各60 s、一共150 s窗口内的数据，作为提取5个窗口特征的时间窗，如图1所示。