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睡眠階段分類：加速度計+呼吸頻率的深度學習模型（LSTMCNN）實戰(zhàn)
在快節(jié)奏的現(xiàn)代生活中，睡眠質(zhì)量成為影響健康的關鍵因素。然而，傳統(tǒng)多導睡眠監(jiān)測(PSG)需在專業(yè)實驗室佩戴數(shù)十個電極，既昂貴又不便。隨著可穿戴設備的普及，利用加速度計與呼吸頻率數(shù)據(jù)實現(xiàn)睡眠階段分類的深度學習模型應運而生。本文將揭秘一種融合LSTM與CNN的混合模型(LSTMCNN)，如何通過智能手表等設備的數(shù)據(jù)，精準識別清醒、淺睡、深睡與快速眼動(REM)四大睡眠階段。
