《表1 睡眠阶段分类准确率》

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本文使用支持向量机分类器，一种可用于分类的监督机器学习算法来对睡眠阶段进行分类。它使用内核方法分析多维数据，在有限的样本数据中，支持向量机具有较好的表现。对于50个夜晚数据，在去除损失信号后，共有27 468个30 s波形，提取2.3节以及2.4节中所述时域和频域特征后，原始数据以及特征被随机分为50%的训练集数据用于分类器训练，50%的测试集数据用于评估测试集表现。睡眠阶段共划分为醒着、轻度睡眠（N1、N2）、深度睡眠（N3）以及REM。最终分类准确率如表1所示。