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睡眠阶段分类：加速度计+呼吸频率的深度学习模型（LSTMCNN）实战
在快节奏的现代生活中，睡眠质量成为影响健康的关键因素。然而，传统多导睡眠监测(PSG)需在专业实验室佩戴数十个电极，既昂贵又不便。随着可穿戴设备的普及，利用加速度计与呼吸频率数据实现睡眠阶段分类的深度学习模型应运而生。本文将揭秘一种融合LSTM与CNN的混合模型(LSTMCNN)，如何通过智能手表等设备的数据，精准识别清醒、浅睡、深睡与快速眼动(REM)四大睡眠阶段。
在快节奏的现代生活中，睡眠质量成为影响健康的关键因素。然而，传统多导睡眠监测(PSG)需在专业实验室佩戴数十个电极，既昂贵又不便。随着可穿戴设备的普及，利用加速度计与呼吸频率数据实现睡眠阶段分类的深度学习模型应运而生。本文将揭秘一种融合LSTM与CNN的混合模型(LSTMCNN)，如何通过智能手表等设备的数据，精准识别清醒、浅睡、深睡与快速眼动(REM)四大睡眠阶段。
