睡眠障碍时频分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠障碍,EEG信号,时频分析,脑电图,睡眠分期,病理分类,时间序列,频谱分析,医学研究,健康监测
数据概述：
本数据集包含了从脑电图（EEG）信号中提取的时间域和频域特征，重点关注各种睡眠相关障碍。数据来源于PhysioNet上的CAP Sleep Database，包含了不同病理类别（包括对照组和多种睡眠障碍）的受试者记录。数据主要来自C4-A2 EEG通道，这是一个标准的差分EEG通道，用于捕捉右侧中央脑区和耳部区域的脑电活动，常用于睡眠阶段分析和睡眠障碍研究。数据按照睡眠阶段（包括NREM阶段N1、N2、N3，REM睡眠以及清醒状态）进行分割，反映了受试者不同的睡眠结构特征。时间域特征包括均值、方差、偏度、峰度等统计指标，用于描述EEG信号随时间的变化特性；频域特征通过傅里叶变换等技术计算，关注不同频率带（如delta、theta、alpha、beta等）的分布和变化，有助于深入分析睡眠状态下的大脑活动模式。
数据用途概述：
该数据集适用于睡眠障碍相关的医学研究、健康监测和智能诊断场景。研究人员可以利用数据集中的时频特征进行睡眠障碍的分类和诊断，探索不同病理类型（如失眠、睡眠呼吸暂停、夜间磨牙等）的EEG特异性模式。医疗专业人士和研究机构可以通过分析数据集中的睡眠分期特征，开发睡眠障碍的智能检测算法或设备。此外，数据集也适用于睡眠科学研究，如睡眠结构与病理之间的关系研究、睡眠质量评估以及个性化睡眠管理系统的开发。企业在睡眠健康领域（如智能穿戴设备、睡眠监测应用）也可利用此数据集优化产品功能，提供更精准的睡眠分析服务。
