10、睡眠阶段分类与移动自组网路由的研究进展

睡眠阶段分类与移动自组网路由的研究进展

睡眠阶段分类研究

在睡眠研究领域，自动睡眠阶段分类技术具有重要意义，可用于识别睡眠障碍。研究中采用了基于头皮脑电图（EEG）电极的自动睡眠分期方法，并通过四个场景来评估模型的准确性：
1. 场景1 ：检查单个通道的睡眠评分，以对睡眠阶段进行分类。对于C3 - A2通道，整体准确率达到了95.9%。
2. 场景2 ：针对不同性别的受试者，对不同脑电信号（EEG）通道进行自动评分。在C3 - A2通道上，女性受试者的睡眠阶段分类通过支持向量机（SVM）分类器达到了95.9%的整体准确率，K近邻（KNN）达到95.2%，决策树（DT）达到94.8%。
3. 场景3 ：研究从双通道中选择哪些线性特征组合最适合进行最佳睡眠阶段预测。观察发现，对于18号男性受试者的C3 - A2通道，所选的分类特征能够准确区分不同睡眠阶段的转换。
4. 场景4 ：比较不同分类器在睡眠研究中的效果。结果表明，SVM分类器在更准确地分类睡眠阶段方面更有效，整体准确率达到95.9%。

该实验研究从两个不同性别的受试者的双通道中提取脑电信号。未来的应用研究将考虑更大规模的受试者群体，包括更多的EEG、眼电图（EOG）和肌电图（EMG）信号通道，并考虑不同的时间框架分割，以实现对睡眠阶段分类的准确诊断。

移动自组网中的树状多播路由

移动自组网（MANET）中的节点由电池供电，以任意速度和方向移动。因此，节点拥有到后继节点的备用链路是有益的。提出了一种树状多播协议TM