作者：黄永锋,江依鹏,杨树臣 单位：哈尔滨工业大学 出版：《智能计算机与应用》2019年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDLXZ2019040230 DOC编号：DOCDLXZ2019040239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 本文基于压电陶瓷传感器信号，提出了一种一维卷积神经网络的睡眠呼吸暂停综合征检测算法。该算法利用嵌入智能床垫的压电陶瓷传感器采集头部运动作为输入信号。卷积神经网络模型包括6层的卷积层，每层包含一个Re LU激活函数，一个批归一化(Batch Normalization，BN)层、一个dropout层以及一个最大池化层。同步采集了11位测试者的压电陶瓷传感器信号和多导睡眠图信号，生成了40 988个样本，正负样本均衡。训练集、验证集、测试集按照60%、20%、20%的比例进行划分。最终，本文所提出的检测模型在测试集上得到了92.76%的准确率，88.67%的精准率，98.06%的召回率，93.13%的F1-得分。

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