单通道脑电信号自动睡眠分期研究与源码解析

资源摘要信息: 该资源包名为“基于单通道脑电信号的自动睡眠分期研究python源码+项目说明+模型+数据+示例图片.zip”，是一个集成了完整项目资源的压缩包。项目的主要内容涵盖了使用Python编写的自动化睡眠分期系统的源代码，项目说明文档，训练好的深度学习模型文件，以及相关的数据集和示例图片。该项目特别适用于计算机科学、数学、电子信息等相关专业的学生或研究者，用于课程设计、期末项目或毕业设计等。 项目使用了公开的Sleep-EDF数据集中的SC通道脑电信号数据，包含了153条整晚的睡眠记录，采样频率为100Hz。SC通道是指从前额正中点（Fpz）到中央点（Cz）的脑电极之间的通道。这些数据可以通过Sleep-EDF数据库官网获取。 代码方面，项目采用了简洁的编程风格，并附加了详细的注释，便于理解和学习。不仅限于睡眠分期，该项目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项目。代码中使用了多种经典的网络结构，如GRU、LSTM和Attention机制。 网络结构方面，项目采用了类似于TinySleepNet的设计，对RNN部分进行了修改，增加了双向RNN、GRU和Attention等网络结构，并允许通过参数调整网络结构的选择。还定义了seq_len参数，以便更灵活地调整batch_size与seq_len。 数据集加载方面，项目继承自PyTorch的Dataset类，并定义了seq_len和shuffle_seed，方便调整输入数据，并能够复现实验结果。 训练方面，项目使用了focal loss损失函数，并在实验中使用了wandb工具，帮助实验记录和追溯。 测试方面，项目能够输出多种评价指标，包括accuracy（准确率）、mf1（宏平均F1分数）、recall_confusion_matrics（召回率混淆矩阵）、precision_confusion_matrics（精确率混淆矩阵）以及f1_confusion_matrics（F1分数混淆矩阵）。 使用该资源的步骤如下： 1. 安装环境依赖，通过执行`pip install -r requirements.txt`安装所有必需的Python库。 2. 数据准备，首先下载数据集，信号和标注文件格式为edf文件。接着执行`python downloading_sleepedf.py`下载数据集。最后，处理数据并保存为numpy数组，通过执行`python prepare_data.py`完成数据预处理。 3. 模型训练，通过执行`python train.py --n_epochs 150 --batch_size 16 --seq_len 64 --network "GRU"`命令开始训练过程。如果不了解参数，可以查看代码或使用`python train.py -h`获取帮助。 4. 模型测试，完成训练后，使用模型测试脚本进行性能评估。 需要注意的是，该资源的下载链接并没有在给定信息中提供，因此用户可能需要自己寻找或请求资源。此外，该项目的源码文件名在列表中以“code_20105”给出，暗示了文件夹内可能包含多个文件和脚本。