睡眠阶段分期——SVM和ELM分别与粒子群算法结合（main）
摘要：本研究的目的是建立具有最佳准确率的分类模型,以心电图(ECG)信号为基础,使用心率变异性(HRV)特征来识别睡眠阶段。该方法是极端学习机器(ELM)和粒子群优化(PSO)的组合,用于特征选择和隐藏节点数的确定。ELM和PSO组合的2、3、4和6分类的测试精度分别为 82.1%, 76.77%, 71.52%, 62.66%。本文还比较了ELM和支持向量机(SVM)方法,其测试精度低于ELM和PSO的组合。根据结果,可以得出PSO方法的添加能够提高分类性能。
文献链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8463307 、 https://ieeexplore.ieee.org/document/8276358
开源代码链接：https://github.com/fennialesmana/sleep-stage-identification
目录
step 1 导入并同步所有数据
step 2 特征提取
step 3 建立分类模型
step 4 结果提取
主函数代码：
step 1 导入并同步所有数据
clear; clc; close all;
fileNames = {'slp01a' 'slp01b' 'slp02a' 'slp02b' 'slp03' 'slp04' ...'slp14' 'slp16' 'slp32' 'slp37' 'slp41' 'slp45' 'slp48' ...'slp59' 'slp60' 'slp61' 'slp66' 'slp67x'};%{
%% STEP 1: IMPORT AND SYNCHRONIZE ALL DATA 导入并同步所有数据
SlpdbData = [];
SingleFile = [];
nRecSamples = zeros(length(fileNames), 1);
for i=1:size(fileNames, 2) %返回列数‘18’SingleFile = importslpdb(fileNames(i)); %importslpdb函数——导入文件内容OutputData = struct('filename', fileName, 'time', anTimeGeneratedCell, ...'rr', rrCollection, 'annotation', anClassGeneratedCell, 'age', age, ...'gender', gender, 'weight', weight);SlpdbData = [SlpdbData;SingleFile];nRecSamples(i, 1) = length(SingleFile);
end
save('nRecSamples.mat', 'nRecSamples');
save('SlpdbData.mat', 'SlpdbData');% Output of this step:
% 1. nRecSamples.mat -> 18 x 1 matrix contains number of samples each file
% 2. SlpdbData.mat -> 10154 x 1 struct contains synchronized data
% END OF STEP 1importslpdb函数——将头文件、RR文件、注释文件导入并构成结构体：OutputData = struct('filename', fileName, 'time', anTimeGeneratedCell, ...'rr', rrCollection, 'annotation', anClassGeneratedCell, 'age', age, ...'gender', gender, 'weight', weight);
step 2 特征提取
%% STEP 2: FEATURE EXTRACTION 特征提取SlpdbData = loadmatobject('SlpdbData.mat', 1); loadmatobject函数——导入第x例（这里为1）样本的字段及对应数据
extractfeatures(SlpdbData, 'features/', 'all'); extractfeatures函数——没有输出变量，输出两个文件↘ 含HRVFeature函数——计算特征
% Output of this step:
% 1. hrv_features_unorm.xlsx
% 2. hrv_features_norm.xlsx
% 3. target.xlsx
% 4. hrv_features_unorm.mat
% 5. hrv_features_norm.mat
% 6. target.mat
% END OF STEP 2%}loadmatobject函数——导入第index例样本的字段及对应数据
extractfeatures函数——没有输出变量，输出非归一化、归一化的特征文件（'xlsx', 'mat'）
step 3 建立分类模型
method = 'PSOELM';
classNum = [2 3 4 6];
MAX_EXPERIMENT = 25;
MAX_ITERATION = 100;%% STEP 3: BUILD CLASSIFIER MODEL (OBJECT SPECIFIC RECORDING)for iFile=1:length(fileNames)path = sprintf('%s_raw_result/%s_%s_raw_result', method, method, ...fileNames{iFile});mkdir(path); % 在指定的文件路径下创建新的文件夹for iClass=1:length(classNum)ExperimentResult = struct([]);for iExp=1:MAX_EXPERIMENT % 循环25次fprintf('Building iFile = %d/%d, iClass = %d/%d, iExp = %d/%d\n', ...iFile, length(fileNames), iClass, length(classNum), iExp, ...MAX_EXPERIMENT);clearvars -except fileNames method MAX_EXPERIMENT classNum iFile ... % 清除除了这些的所有变量iClass ExperimentResult iExp path MAX_EXPERIMENT MAX_ITERATIONnClasses = classNum(iClass); % nClasses = total output class% load features and targetshrv = loadmatobject('features/hrv_features_norm.mat', 1);nFeatures = size(hrv, 2);target = loadmatobject('features/target.mat', 1);target = target(:, nClasses);hrv = [hrv target]; % combine features and target% load nRecSamples and retrieve selected recordingnRecSamples = loadmatobject('nRecSamples.mat', 1);hrv = hrv(getindexrange(nRecSamples, iFile), :); % getindexrange函数——通过index得到输入向量的范围% SPLIT DATA% 70% training data and 30% testing data using stratified samplingtrainingRatio = 0.7;trainingData = [];testingData = [];for i=1:nClasses ithClassInd = find(hrv(:, end) == i);nithClass = ceil(size(ithClassInd, 1)*trainingRatio);trainingData = [trainingData; hrv(ithClassInd(1:nithClass), :)];testingData = [testingData; hrv(ithClassInd(nithClass+1:end), :)];end% END OF SPLIT DATA% PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) PROCESSPSOSettings.MAX_ITERATION = MAX_ITERATION;PSOSettings.nParticles = 20; % 粒子数20PSOSettings.W = 0.6; % W是惯性重量PSOSettings.c1 = 1.2; %
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