MATLAB实现睡眠脑电分期--sleep-EDF（详细步骤和代码）

在MATLAB中，实现睡眠脑电图（EEG）数据的分期（如睡眠周期划分、REM期和非REM期分类等），通常需要一些信号处理和机器学习技术。以下是一个简化的步骤和示例代码流程：

1. **数据导入**:
使用`load`函数加载你的睡眠EDF文件，例如：

   data = load('your_sleep_edf_file.edf');

2. **预处理**:
- 提取EEG波形：`eeg = data.eeg;`
- 检查并去除异常值或缺失值：`eeg = eeg(~isnan(eeg));`
- 转换到合适的频率范围（如0.5Hz~40Hz）并滤波：`eeg = bandpass(eeg, [0.5 40], 'low');`

3. **特征提取**:
- 可能包括功率谱密度（PSD）、事件相关电位（ERP）或瞬时频率等特征。比如计算每个样本的平均功率：

     psd = pwelch(eeg, [], [], [], Fs);

4. **分割成小窗口**:
为了分析短时段的脑电活动，将数据划分为多个窗口，常用滑动窗口或者固定大小窗口，然后对每个窗口应用特征提取方法。

5. **睡眠分期模型构建**:
- 对比常见方法，如K-邻近（KNN）、支持向量机（SVM）或深度学习（如LSTM）。假设我们用SVM作为例子：

     % 划分训练集和测试集
     trainInds = randperm(size(psd, 1), round(0.8 * size(psd, 1)));
     trainData = psd(trainInds, :);
     testData = psd(setdiff(1:size(psd, 1), trainInds), :);

     % 训练SVM模型
     classifier = fitcsvm(trainData, labels(trainInds));

6. **预测与结果分析**:
对于每个窗口，使用模型进行分类，然后合并所有分类结果得到整个记录的睡眠分期：

     predictedLabels = predict(classifier, testData);

7. **可视化和评估**:
绘制实际标签与预测标签的对比，以及混淆矩阵来评估性能。

confMat = confusionmat(labels(testInds), predictedLabels);