【复现文献】 Automatic Analysis of Single-Channel Sleep EEG: Validation in Healthy Individuals

一、预处理

1、读取数据

数据来源：https://www.physionet.org/content/sleep-edf/1.0.0/

读取方法：用读edf文件的方法来读取文件，即用“edfread.m”，具体见↓↓↓

将“edfread.m”和数据放在一个文件夹里

[head, label] = edfread('sc4002e0.hyp');      % 读标签，舍弃最后一个标签（9）
[header, recorddata] = edfread('sc4012e0_1.0.0.rec');   % 各通道的数据

label：睡眠阶段W、1、2、3、4、R、M和“未得分”在文件中编码为0、1、2、3、4、5、6和9

data：

1）sc群体：recorddata从上到下为：'EEGFpzCz' 'EEGPzOz' 'EOGhorizontal' （100 Hz）

'Resporonasal' 'EMGSubmental'（st*-100 Hz） 'Tempbody' 'Eventmarker' （1 Hz）

2）st群体：recorddata从上到下为：'EEGFpzCz' 'EEGPzOz' 'EOGhorizontal' 'EMGsubmental' 'IDSyncError'

2、分频带

将FpzCz通道信号分成30s的epoch，再对每个epoch进行分频带操作，分完频带为“二、分析”做准备

%% 画频谱
Fs = 100;                     % Sampling frequency
T = 1/Fs;                     % Sample time
N = size(recorddata,2);       % Length of signal
t = (0:N-1)/Fs;               % Time vector  xx1=abs(fft(eeg));
xx2=fftshift(abs(fft(eeg)));% figure
% subplot(4,1,1)
% plot(eeg);
% title('eeg');
% subplot(4,1,2)
% plot(xx1);
% title('abs(fft(eeg))');
% subplot(4,1,3)
% plot(xx2);
% title('fftshift(abs(fft(eeg)))');
% subplot(4,1,4)
plot((1:N/2-1)*Fs/N,xx1(1:N/2-1)*2/N);
title('plot((1:N/2-1)*Fs/N,xx1(1:N/2-1)*2/N)结果图');

%% 滤波,分频f = (0:N-1)*Fs/N;              %频率序列
Wn_Delta = [0.1*2 4*2]/Fs;     %设置通带为0.1-4Hz Delta波
Wn_Theta = [4*2 8*2]/Fs;       %设置通带为4-8Hz Theta波
Wn_Alpha = [8*2 12*2]/Fs;      %设置通带为8-12Hz Alpha波
Wn_Beta_1 = [16*2 18*2]/Fs;    %设置通带为16-18Hz Beta_1波
Wn_Beta_2 = [18*2 49.9*2]/Fs;    %设置通带为18-50Hz Beta_2波[k,l] = butter(2,Wn_Beta_2);    %4阶IIR滤波器,可改频带
result = filtfilt(k,l,eeg);
tmp = fft(result);
eeg_IFFT = ifft(tmp);          %滤完波后的信号figure,
subplot(211),plot(f(1:N/2),abs(tmp(1:N/2)*2/N));title('滤波后频谱结果，频率:0.1-4Hz');axis([0,100,-inf,inf])
subplot(212),plot(eeg_IFFT);title('脑波滤波后结果图像');for i=1:length(eeg_IFFT)/3000    %wpcoef(wpt1,[n,i-1])是求第n层第i个节点的系数E_Beta_2(i)=norm(eeg_IFFT(3000*(i-1)+1:3000*(i-1)+3000),2);   % norm(A,2) = sum(abs(A).^p)^(1/p)
end
save('E_Beta_2.mat');

3、使用非均匀滤波

二、分析

这个分析步骤还包括觉醒和快速眼动的粗略时间定位

由于静息觉醒的特征通常是丰富的alpha频率和稀少的delta频率，ASEEGA计算一个定义为的对比函数: Cw(x)=Pα(x)Pβ1(x)/Pδ(x)

同样，在REM睡眠期，我们利用theta以及low delta power来定义对比函数: CREM(x)=Pθ(x)Pβ2(x)/ Pδ(x)

%% 特征提取for i=1:length(E_Delta)Cw(1,i) = E_Alpha(1,i) * E_Beta_1(1,i) / E_Delta(1,i);CREM(1,i) = E_Theta(1,i) * E_Beta_2(1,i) / E_Delta(1,i);
end

三、分类