摘要：睡眠质量评估是临床医学和健康监测领域的重要研究方向。传统的睡眠分期分析依赖于专业医师对多导睡眠图（PSG）的人工判读，耗时且主观性强。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的睡眠分期自动分类系统。该系统采用机器学习方法对睡眠数据进行特征提取和模式识别，实现对清醒期（W）、浅睡眠（N1、N2）、深睡眠（N3）和快速眼动期（REM）五个睡眠阶段的自动分类。
项目概览
项目简介
系统设计包括数据预处理模块、特征工程模块、LS-SVM分类器和性能评估模块。采用分层随机划分策略构建训练集和测试集，通过交叉验证和网格搜索进行超参数优化。系统支持多种核函数（RBF、线性核、多项式核），并提供可视化分析功能，包括特征空间分布图、混淆矩阵和预测对比图。
实验结果表明，该系统在模拟数据集上取得了良好的分类性能，训练准确率和测试准确率均超过90%，平均精确率、召回率和F1分数等指标均达到较高水平。系统提供了友好的图形用户界面（GUI），支持数据加载、模型训练、性能评估、模型保存和报告导出等完整功能，为睡眠质量评估提供了一种高效、客观的自动化解决方案。
系统架构
本系统采用分层模块化架构设计，由数据层、算法层、应用层和界面层四部分组成。数据层负责睡眠数据的加载、预处理和标准化，支持MAT格式文件读取和模拟数据生成；算法层是系统核心，包含LS-SVM分类器、三种核函数（RBF核、线性核、多项式核）、耦合模拟退火与单纯形法的混合参数优化模块、One-vs-One多分类编码模块以及交叉验证评估模块；应用层封装了模型训练、参数调优、性能评估和结果可视化等业务逻辑，实现了完整的机器学习工作流；界面层基于MATLAB GUI开发，提供了数据管理、参数配置、模型训练、性能评估和结果展示五大功能区，所有操作均通过中文化界面完成，系统各模块间通过标准接口松耦合连接，保证了高内聚低耦合的软件工程质量，具有良好的可扩展性和可维护性。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：基于LS-SVM的多核函数自适应睡眠分期分类方法
本系统创新性地采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）替代传统的标准SVM进行睡眠分期分类。LS-SVM通过将不等式约束转化为等式约束，将二次规划问题简化为求解线性方程组，显著降低了计算复杂度和训练时间。系统集成了多种核函数（RBF径向基核、线性核、多项式核）并支持自动参数寻优，通过10折交叉验证结合simplex优化算法实现超参数（正则化参数γ和核函数参数σ²）的自适应选择。针对睡眠分期数据的类别不平衡问题，采用分层随机划分策略和One-vs-One多分类编码方案，确保各睡眠阶段样本在训练集和测试集中的均衡分布，有效提升了模型对少数类（如深睡眠N3和REM期）的识别能力。
创新点2：集成化可视化分析与全流程自动化评估系统
本系统设计了一套完整的集成化工作流程，实现了从数据加载、特征处理、模型训练、性能评估到结果导出的全流程自动化。创新性地将多维度可视化分析嵌入到分类流程中，提供实时的特征空间分布可视化（二维散点图）、混淆矩阵热力图和真实-预测标签对比图，帮助用户直观理解模型的分类效果和错误模式。系统构建了三栏式人机交互界面，左栏控制面板实现参数可调（训练集比例50%-90%、核函数类型、随机种子），中栏可视化区域动态展示分析结果，右栏实时显示多维评估指标（训练/测试准确率、精确率、召回率、F1分数）和运行日志。系统还支持模型的持久化存储和加载，以及结构化评估报告的一键导出，为临床睡眠质量评估提供了标准化、可重复、易操作的智能化解决方案。
快速开始
在MATLAB中切换到项目根目录后运行 SleepStageGUI.m 命令即可启动图形界面，依次点击”生成模拟数据”、选择核函数（推荐RBF核）、”开始训练模型”、”执行性能评估”即完成睡眠分期分类的完整流程，整个过程约需20-30秒即可获得90%+的分类准确率。
环境要求
本系统基于MATLAB开发，要求MATLAB R2018a或更高版本，支持Windows、Mac和Linux操作系统，无需额外工具箱依赖，建议配置2GB以上内存和500MB磁盘空间以确保系统流畅运行。
运行展示
运行SleepStageGUI.m
图2 主界面
图3 加载数据
图4 RBF径向基核：开始训练模型
图5 RBF径向基核：混淆矩阵
图6 RBF径向基核：预测对比
图7 线性核：混淆矩阵
图8 线性核：预测对比
图9 多项式核：混淆矩阵
图10 多项式核：预测对比
项目资源
配套文档
点击查看：基于MATLAB最小二乘支持向量机的睡眠分期自动分类系统设计与实现 注意：免费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-20-M
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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