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基于GMM-HMM模型的睡眠分期方法及设备
摘要文本
本发明提供一种基于GMM‑HMM模型的睡眠分期方法及设备，所述方法包括获取毫米波雷达睡眠监测回波信号；根据所述回波信号得到雷达睡眠特征向量序列；利用特定训练方法得到的GMM‑HMM睡眠分期模型，根据所述雷达睡眠特征向量序列确定各时刻的睡眠分期。 数据由马 克 团 队整理
申请人信息
- 申请人:北京清雷科技有限公司; 长沙清雷科技有限公司; 深圳清雷科技有限公司
- 申请人地址:100085 北京市海淀区创业中路36号5层504室
- 发明人: 北京清雷科技有限公司; 长沙清雷科技有限公司; 深圳清雷科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于GMM-HMM模型的睡眠分期方法及设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311669307.6 |
| 申请日 | 2023/12/7 |
| 公告号 | CN117357073A |
| 公开日 | 2024/1/9 |
| IPC主分类号 | A61B5/00 |
| 权利人 | 北京清雷科技有限公司; 长沙清雷科技有限公司; 深圳清雷科技有限公司 |
| 发明人 | 王泽涛; 贺飞翔; 陈兆希; 张闻宇; 丁玉国; 吴昊 |
| 地址 | 北京市海淀区创业中路36号5层504室; ; |
专利主权项内容
1.一种GMM-HMM睡眠分期模型训练方法，其特征在于，包括：获取样本数据及其睡眠分期标签，所述样本数据是根据毫米波雷达信号得到的多个睡眠分期的雷达睡眠特征向量序列；从所述雷达睡眠特征向量序列中截取睡眠分期标签连续相同且持续时间超过预设时长的特征向量子序列作为训练数据；利用所述训练数据训练GMM-HMM睡眠分期模型：所述GMM-HMM睡眠分期模型被配置为包括多个对应于不同睡眠分期的状态，其中每个睡眠分期对应的所述状态包括一个起始状态、至少一个中间状态和一个结束状态，所述状态之间的转移关系被配置为同一睡眠分期对应的起始状态向其自身和所述至少一个中间状态转移、所述至少一个中间状态内相互转移和向所述结束状态转移、所述结束状态向其自身转移，一个睡眠分期对应的结束状态向其它睡眠分期对应的起始状态进行转移；利用各个睡眠分期的所述训练数据分别训练相应睡眠分期对应的各种状态的概率模型，以及确定对应于所述转移关系的状态转移概率。