The present work deals with the automatic detection of the sleep stages from the single-channel EEG data. Various stages of sleep are Awake, sleep stage 1, 2, 3 and 4 and rapid eye movement. Statistical attributes are extracted with the help of Ensemble Empirical Mode Decomposition, Hjorth parameter and zero-crossing rate. Ten-cross fold classification process is followed after best ranked attribute selection. After attributes are selected, the data is classified using bagging classifier. Accuracies of 98.46%, 95.62%, 93.87%, 93.17% and 91.93% for two-stages, three-stages, four-stages, five-stages and six-stages classification respectively. This classifier can be used for the real life application due to higher accuracies.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Experimental Dataset 3. Methodology 1.1.Feature Extraction 3.2. Chi Square Evaluation- Rankers Method 3.3. Bagging 3.4. Interface 4. Result and Discussion 4. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.9 No.10