利用Python实现单通道脑电信号的睡眠分期

1. 单通道脑电信号与睡眠分期概念 单通道脑电信号（EEG）指的是通过一个电极通道收集到的脑电活动信号，相较于多通道EEG，它的收集过程更为简单和方便。睡眠分期是指根据脑电图（EEG）、眼电图（EOG）和肌电图（EMG）等生理信号将睡眠过程分为不同阶段的过程，其中包括了清醒、快速眼动（REM）睡眠以及非快速眼动（NREM）睡眠的三个阶段。 2. Sleep-EDF公开数据集 Sleep-EDF公开数据集是一个用于睡眠研究的开源数据集，包含了多个受试者的整晚睡眠记录。在本项目中，使用的是Sleep-EDF数据集的扩展版本（v1.0.0），具体使用的是Fpz-Cz通道的记录，该通道位于头部前额和中央区域之间。采样频率为100Hz，意味着每秒钟记录了100次脑电信号数据。 3. Python实现的睡眠分期源码 本项目使用Python语言编写，包含了一系列的脚本文件用于完成睡眠分期任务。代码风格简洁，并配以详尽的注释，方便用户理解与学习。项目不仅实现了睡眠分期的功能，还可以作为学习如何使用神经网络进行时序数据分类问题的入门案例。 4. 神经网络结构 项目中采用的神经网络结构受TinySleepNet模型启发，并在此基础上进行了改进，加入了双向RNN（递归神经网络）、GRU（门控循环单元）以及Attention（注意力机制）等网络结构。这样的网络设计能够更好地捕捉EEG信号中的时间序列特征。 5. 网络参数调整 源码中定义了一个seq_len参数，通过该参数可以灵活调整每个批次（batch）的序列长度以及批次大小（batch_size），从而使得模型训练更具灵活性，适应不同的数据集特征。 6. 数据集加载与预处理 项目中的dataset.py文件继承了PyTorch框架的Dataset类，用于加载和预处理Sleep-EDF数据集。该文件也定义了seq_len参数，可以调整数据加载的方式，以及是否进行数据的打乱（shuffle），为数据增强提供支持。 7. 模型训练与测试 项目包含了train.py和test.py两个脚本文件，分别用于模型的训练和测试。训练文件负责加载数据、定义模型结构、设置损失函数和优化器，并执行训练过程。测试文件则用于评估训练好的模型在未见过的数据集上的表现。 8. 预测脚本与下载脚本 predict.py文件是用于对新的单通道EEG数据进行睡眠分期预测的脚本。download_sleepedf.py脚本可以用来直接下载Sleep-EDF数据集，方便项目在本地环境中运行。 9. 准备数据与损失函数定义 prepare_data.py脚本用于在训练之前准备和处理数据集，而focal_loss.py文件则定义了focal loss，这是一种针对类别不平衡问题的损失函数，有助于提高模型在睡眠分期任务上的泛化能力。 10. 项目标签与应用场景 项目被标记为“python 软件/插件 单通道脑电信号 分期睡眠 毕业设计”，意味着它既适合作为软件开发的实例，也适合用作学习和研究单通道EEG信号处理与睡眠分期的任务，尤其在高校的计算机科学、生物医学工程或相关专业的毕业设计中有着较高的应用价值。 通过该项目，研究人员和学生可以深入理解神经网络在生物信号处理中的应用，特别是如何利用深度学习技术处理和分析时间序列数据。此外，该项目还涉及了数据的获取、预处理、网络设计、训练、测试以及预测等机器学习项目的全流程操作，是进行深度学习项目实践的宝贵资源。