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Este trabalho apresenta uma nova metodologia de apoio a decisao para a classificacao de estagios de sono. No metodo proposto, uma transformada wavelet discreta (DWT) e aplicada a um unico canal de eletroencefalograma (EEG) e sao extraidas, dos coeficientes da DWT, caracteristicas estatisticas de ritmos cerebrais relacionados ao sono que, posteriormente, alimentam um classificador. Diversos algoritmos para classificacao, incluindo florestas aleatorias, sao avaliados em um conjunto de mais de 100.000 instâncias disponiveis em uma base de dados publica. Obtem-se acuracias superiores a 90% e coeficientes kappa maiores que 0.8 para as classificacoes de 2 a 6 estados de estagios de sono. O resultados obtidos sao comparaveis aos de trabalhos no estado da arte.

Classificação de estágios de sono através da aplicação de DWT sobre um único canal de EEG