神经网络睡眠分期心电信号

神经网络在睡眠分期心电信号（Electrocardiogram, ECG）的应用中扮演了关键角色。睡眠分期是评估个体睡眠质量的重要过程，通常分为非快速眼动期（NREM，包括浅睡和深睡阶段）和快速眼动期（REM），这有助于诊断睡眠障碍和监测睡眠健康。

神经网络，特别是深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN，如LSTM或GRU），被用于从ECG信号中提取特征并自动进行睡眠分期。这些模型能够学习到心电信号中的模式和变化，这些变化与不同睡眠阶段相对应。

具体流程如下：
1. **数据预处理**：清理、标准化和窗化ECG信号，可能还需要进行心率变异性（HRV）分析。
2. **特征提取**：利用CNN捕获时间域和频率域的特征，RNN捕捉序列依赖性。
3. **模型训练**：使用标注的睡眠分期数据集训练模型，优化算法如梯度下降寻找最佳参数。
4. **分类预测**：新的ECG信号输入模型后，模型会输出最可能的睡眠阶段。
5. **性能评估**：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估模型的分类效果。