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睡眠检测模型复现与调试完整解决方案

一、项目概述与背景

1.1 睡眠检测的重要性

睡眠质量对人类健康至关重要，睡眠障碍可导致多种健康问题。自动睡眠分期是睡眠医学中的重要任务，传统的人工标注费时费力且主观性强。

1.2 技术背景

深度学习在生物信号处理领域取得了显著进展，特别是在睡眠分期任务上。本方案将复现一个基于CNN-LSTM的混合深度学习模型，用于从EEG信号中自动识别睡眠阶段。

1.3 项目目标

1. 复现一个可靠的睡眠分期模型
2. 解决模型运行中的各种问题
3. 完成模型训练和验证
4. 建立可扩展的框架以便使用自有数据

二、环境配置与依赖管理

2.1 系统要求

""" 系统要求： - Python 3.8+ - CUDA 11.0+ (GPU训练) - 内存：16GB+ - 存储：50GB+ (用于数据集) """# requirements.txt 内容requirements