自动睡眠分期研究：基于Fpz-Cz脑电信号的深度学习模型

资源摘要信息:"本项目名为“基于单通道脑电信号的自动睡眠分期研究”，专注于通过分析脑电信号（EEG）数据来自动判断睡眠阶段。该项目使用了Sleep-EDF公开数据集中的单通道（Fpz-Cz）脑电信号，采样频率为100Hz，并对153条整晚的睡眠记录进行了实验。项目不仅专注于睡眠分期，还适合作为使用神经网络处理时序数据分类问题的学习项目。 代码方面，该项目编写的简洁明了，并且加入了详细的注释，便于共享与学习。它展示了如何利用多种神经网络结构，包括GRU、LSTM和Attention机制，对时序数据进行有效分类。网络结构方面，项目借鉴了TinySleepNet架构，并对其RNN部分进行了改进，如增加了双向RNN、GRU和Attention机制，从而提供了可调整的网络结构参数选择。 项目中定义了seq_len参数，它允许用户灵活调整batch_size与序列长度（seq_len），这是处理时序数据时重要的一个环节。数据集的加载过程通过继承PyTorch的Dataset类，并定义了seq_len和shuffle_seed两个参数来实现，这样不仅方便了输入数据的处理，还能够用于复现实验结果。 此外，项目包含了多个关键的Python文件，其中network.py文件详细定义了网络结构，dataset.py文件定义了如何加载和处理数据集，而train.py文件则提供了训练模型的方法和步骤。 从标签来看，这个项目涵盖了“网络”、“数据集”、“软件/插件”、“神经网络”等多个IT和数据科学的关键知识点，为研究者和开发者提供了一个有价值的参考案例，尤其适合那些希望入门或深化对神经网络在时间序列分析方面应用的人士。 具体到文件压缩包中的文件，code目录下可能包含以下几个重要文件： - network.py：定义了整个项目的神经网络结构，包括模型架构的设计与实现。 - dataset.py：处理Sleep-EDF数据集的加载和预处理，以及数据的批量化。 - train.py：包含模型训练过程中的关键代码，如定义损失函数、优化器以及训练循环等。 该项目不仅能够帮助研究人员自动化地分析睡眠数据，还能够推广到其他领域，如心电图(ECG)信号分析、声音识别等时序数据的分类和分析。通过该项目，开发者可以学习到如何设计和训练复杂的神经网络模型来处理真实世界的问题。"