说明:CNN作为一种卷积神经网络已经在社会各个领域有了非常深入的应用,特别是在图像识别和人脸识别领域,然而在睡眠分类领域还没有特别完善的应用,因此在本代码中,我们设计了一种CNN框架,能有效的适应睡眠过程中分类不均匀的问题,主要分为数据输入层,卷积层,降采样层,全连接层,和分类层,该CNN框架能有效的解决...
说明:语音信号是时变。单个参数信号的改变比信号本身较缓慢。因此,对于此类参数的测量,显著较低的频率是信号的 ↗sampling 比 ↗sampling 频率的必要条件。帮助下窗函数的加权信号在时间域和分为局部信号序列进行了测量。关于测量的确切目标,必须确定"短时间分析"两个维度: 窗口长度 (加权部分信号...
说明:首先对原始数据 归一化然后进行PCA分析采用PCs作为特征,进行模糊聚类分析 fuzzy c-means method