一种融合多尺度特征的睡眠质量监测方法

本发明涉及睡眠阶段分类技术领域，尤其是提供了一种融合多尺度特征的睡眠质量监测方法。该方法包括对输入信号进行预处理，确保信号幅度一致后，将其输入至多模态睡眠信号分析网络；通过多粒度特征学习模块捕获多个时间尺度的特征，并进行特征融合；利用时空特征增强模块整合空间信息，将三维特征映射为二维时序特征序列；基于Mamba的时间上下文模块，以线性复杂度建模长距离时间依赖，经过分类模块将特征沿时间维度平均聚合，通过全连接层和激活函数Softmax输出分类结果，该方法在保证睡眠阶段分类的高效性的同时，提高了睡眠阶段分类的准确性。