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摘要 微睡眠是指意识短暂丧失，完全停止工作。它们是许多需要持续注意力的交通领域（尤其是驾驶）发生致命事故的原因。使用无线 EEG 电极的微睡眠警告装置可用于将用户从即将发生的微睡眠中唤醒。高维数据集（尤其是在基于 EEG 的分类中）带来了挑战，因为通常存在大量潜在有用的特征来检测感兴趣的现象。因此，在训练分类器之前降低原始数据的维度通常很重要。在本研究中，将线性降维方法——主成分分析 (PCA) 和概率 PCA (PPCA)——与八种非线性降维方法（核 PCA、经典多维缩放、等距映射、最近邻估计、随机邻域嵌入、自动编码器、随机邻近嵌入和拉普拉斯特征图）进行了比较，这些数据来自八名健康、未睡眠不足的志愿者，他们执行了 1 小时的 1D 视觉运动跟踪任务。通过目视检查 3D 散点图上的类别分离、可信度得分以及基于堆叠泛化的线性判别分析 (LDA) 系统上的微睡眠检测性能来评估特征减少算法的有效性，该系统基于减少的特征估计 1 Hz 下的微睡眠/响应状态。在可信度方面，PPCA 优于 PCA，但 PCA 优于所有非线性技术。每种特征减少方法的可信度得分也与微睡眠状态检测性能密切相关，有力地验证了可信度在预测性能方面估计特征减少方法的相对有效性的能力，以及独立于黄金标准的能力。
通过脑电图检测微睡眠状态
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