一種通過腦電波輔助睡眠的方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種通過腦電波輔助睡眠的方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 腦電波是人們行為的載體，人們通過腦電波向手、腳等肢體下達命令，并通過肢體 實現(xiàn)各種功能，檢測腦電波即可獲取人們最原始的命令，方便人們的生活，但現(xiàn)有技術(shù)檢測 腦電波使并不準確，容易受到干擾。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 鑒于此，本發(fā)明提供了一種通過腦電波輔助睡眠的方法和系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù) 檢測腦電波不準確的技術(shù)問題。
[0004] 本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一種通過腦電波輔助睡眠的方法，所述方法包括以 下步驟：
[0005] 腦電波采樣裝置對采樣的腦電波進行濾波，并將經(jīng)過所述濾波的腦電波發(fā)送到智 能眼卓；
[0006] 所述智能眼罩根據(jù)所述經(jīng)過濾波的腦電波中處于能量最大值的腦電波種類判斷 大腦的狀態(tài)，根據(jù)所述狀態(tài)和外部環(huán)境選擇待播放音樂，并將所述待播放音樂發(fā)送到智能 終端；
[0007] 所述智能終端根據(jù)所述待播放音樂將音樂發(fā)送到所述智能眼罩，以使所述智能眼 罩輔助用戶的睡眠。
[0008] 本發(fā)明實施例還提供一種通過腦電波輔助睡眠的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
[0009] 腦電波采樣裝置，用于對采樣的腦電波進行濾波，并將經(jīng)過所述濾波的腦電波發(fā) 送到智能眼罩；
[0010] 智能眼罩，用于根據(jù)所述經(jīng)過濾波的腦電波中處于能量最大值的腦電波種類判斷 大腦的狀態(tài)，根據(jù)所述狀態(tài)和外部環(huán)境選擇待播放音樂，并將所述待播放音樂發(fā)送到智能 終端；
[0011] 智能終端，用于根據(jù)所述待播放音樂將音樂發(fā)送到所述智能眼罩，以使所述智能 眼罩輔助用戶的睡眠。
[0012] 本發(fā)明實施例，腦電波采樣裝置對采樣的腦電波進行濾波，智能眼罩根據(jù)經(jīng)過濾 波的腦電波中處于能量最大值的腦電波種類判斷大腦的狀態(tài)，根據(jù)狀態(tài)和外部環(huán)境選擇待 播放的音樂，智能終端輔助智能眼罩播放音樂，以輔助用戶的睡眠，提供了一種根據(jù)腦電波 輔助用戶睡眠的方法，使得控制過程快速、準確。
【附圖說明】
[0013] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述 中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些 實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些 附圖獲得其他的附圖。
[0014] 圖1是本發(fā)明實施例提供的通過腦電波輔助睡眠方法的流程圖；
[0015] 圖2a是本發(fā)明實施例提供的待檢測腦電波信號的示意圖；
[0016] 圖2b是本發(fā)明實施例提供的經(jīng)過濾波的腦電波信號的示意圖；
[0017] 圖3是本發(fā)明實施例提供的經(jīng)過快速傅立葉變換后的待檢測腦電波信號的功率 譜示意圖；
[0018] 圖4是本發(fā)明實施例提供的通過腦電波輔助睡眠系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0019] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
[0020] 為了說明本發(fā)明所述的技術(shù)方案，下面通過具體實施例來進行說明。
[0021] 實施例一
[0022] 如圖1所示為本發(fā)明實施例提供的通過腦電波輔助睡眠方法的流程圖，所述方法 包括以下步驟：
[0023] 步驟S101，腦電波采樣裝置對采樣的腦電波進行濾波，并將經(jīng)過所述濾波的腦電 波發(fā)送到智能眼罩。
[0024] 在本發(fā)明實施例中，腦電波采樣裝置首先對采樣的腦電波進行濾波，并將經(jīng)過濾 波的腦電波發(fā)送到智能眼罩，其中，所述腦電波包括但不限于：頻率為〇. 4Hz~30Hz、幅度 為20μν~200 μν的δ腦電波；頻率為4Hz~7Hz、幅度為IOOyV~150μν的Θ腦電 波；頻率為8Hz~13Hz、幅度為5 μ V~20 μ V的α腦電波；頻率為14Hz~30Hz、幅度為 5 μν~20 μν的β腦電波。所述腦電波采樣裝置對采樣的腦電波進行濾波，具體為：
[0025] 1、腦電波采樣裝置對所述腦電波進行高通濾波。
[0026] 2、腦電波采樣裝置對經(jīng)過所述高通濾波的腦電波進行陷波濾波。
[0027] 在本發(fā)明實施例中，50Hz頻率信號對待檢測腦電波信號的干擾最強，因此需要通 過帶阻濾波將50Hz頻率信號濾除。
[0028] 優(yōu)選的，本發(fā)明實施例使用Notch陷波濾波器進行陷波處理，具體為：
[0029] Notch陷波濾波器的傳遞函數(shù)為：
[0031] 本文數(shù)據(jù)的采樣頻率為256Hz，需濾除的頻率為50Hz，可得傳遞函數(shù)為： CN 105126187 A 說明書 3/7 頁
[0033] 3、腦電波采樣裝置對經(jīng)過所述陷波濾波的腦電波進行低通濾波。
[0034] 在本發(fā)明實施例中，通過最后的低通濾波處理即可消除所有的干擾信號。
[0035] 優(yōu)選的，本發(fā)明實施例使用巴特沃斯型低通濾波器進行低通濾波處理，具體的：
[0036] 該低通濾波器通頻帶內(nèi)的頻率響應(yīng)曲線最為平坦，沒有起伏，而在組頻帶則逐漸 下降為零。在振幅的對數(shù)對角頻率的波特圖上，從某一邊界見頻率開始，振幅隨著角頻率的 增加而逐漸減少，趨向于負無窮大，因為后續(xù)算法中會用到功率能量譜，不希望在濾波器中 產(chǎn)生對于有效頻率帶的幅值產(chǎn)生干擾，采用此濾波器。
[0037] 所需要的腦電信號頻率為30Hz，截止頻率為30Hz，濾波器階數(shù)為二階。
[0038] 在巴特沃斯濾波器設(shè)計過程中需明確以下幾個參數(shù)：
[0039] λ p:通帶截止頻率；
[0040] α p:通帶衰減，單位：dB ;
[0041] λ s:阻帶起始頻率；
[0042] a s:阻帶衰減，單位：dB。
[0043] 本文中設(shè)計的低通濾波器 λ p= 30Hz，a p= 3dB，λ s= 60Hz，a s= 30dB ;
可計算出低通濾波器的階數(shù)為5,其中歸一化五階巴 特沃斯低通原型濾波器的系統(tǒng)函數(shù)H(p)
[0046] 去掉歸一化影響
經(jīng)過濾波后可以的到干凈的腦波信號。
[0048] 如圖2a所示為本發(fā)明實施例提供的待檢測腦電波信號的示意圖，如圖2b所示為 本發(fā)明實施例提供的經(jīng)過濾波的腦電波信號的示意圖
[0049] 步驟S102,所述智能眼罩根據(jù)所述經(jīng)過濾波的腦電波中處于能量最大值的腦電波 種類判斷大腦的狀態(tài)，根據(jù)所述狀態(tài)和外部環(huán)境選擇待播放音樂，并將所述待播放音樂發(fā) 送到智能終端。
[0050] 在本發(fā)明實施例，智能眼罩在獲取了經(jīng)過濾波的腦電波之后，從該腦電波中獲取 處于能量最大值的腦電波種類，根據(jù)該腦電波種類判斷大腦的狀態(tài)，根據(jù)該狀態(tài)和外部環(huán) 境選擇待播放音樂，并將待播放音樂發(fā)送到智能終端。所述智能眼罩根據(jù)所述經(jīng)過濾波的 腦電波中處于能量最大值的腦電波種類判斷大腦的狀態(tài)，包括：
[0051] 1.智能眼罩對所述經(jīng)過濾波的腦電波進行頻段分離；
[0052] 2.智能眼罩獲取經(jīng)過所述頻段分離后的腦電波中處于能量最大值的腦電波種 類；
[0053] 3.智能眼罩根據(jù)所述腦電波種類判斷大腦的狀態(tài)。
[0054] 其中，所述智能眼罩對所述經(jīng)過濾波的腦電波進行頻段分離，包括：
[0055] a.智能眼罩通過快速傅立葉變換獲取所述經(jīng)過濾波的腦電波各頻率段的能量 值；
[0056] b.智能眼罩根據(jù)所述能量值對所述腦電波進行頻段分離。
[0057] 在本發(fā)明實施例中，在通過濾波獲取了干凈的腦電波信號之后，對該腦電波信號 進行頻段分離，便于后續(xù)的檢測?？焖俑盗⑷~變換可以獲取各頻段電波信號的能量值，通過 快速傅立葉變換獲取了各頻段的能量值之后，即可根據(jù)該能量值進行頻段分離，具體的：快 速傅立葉變換的窗口函數(shù)選擇Hanning窗口，每次運算的運算頻率點為1024,快速傅立葉 變換運算后輸出相應(yīng)的Θ (4~7Ηζ)，α (8~13Hz)，β (14~30Hz)的頻率譜密度。
[0058] 快速傅立葉變換后得出的功率譜作為放松度檢測的依據(jù)。首先，計算α頻段 (8-13Ηζ)的能量值占整個頻段（0.4-30ΗΖ)的占比（參數(shù)1)，PSD的平均值作為閾值Α。此 閾值的作用為找到的峰值個數(shù)，頻率，振幅（PSD)，并計算這些峰值的二階導(dǎo)數(shù)，存儲于數(shù)組 中。并最終得到的alpha頻段能量最大的那個峰的功率（參數(shù)2)。利用這兩個參數(shù)計算放 松狀態(tài)值，具體的：放松狀態(tài)=參數(shù)1+參數(shù)2/1000000。
[0059] 如圖3所示為本發(fā)明實施例提供的經(jīng)過快速傅立葉變換后的待檢測腦電波信號 的功率譜示意圖。
[0060] 步驟S103,所述智能終端根據(jù)所述待播放音樂將音樂發(fā)送到所述智能眼罩，以使 所述智能眼罩輔助用戶的睡眠。
[0061] 在本發(fā)明實施例中，智能終端在獲取了待播放的音樂之后，將音樂發(fā)送到智能眼 罩，以使智能眼罩輔助用戶睡眠。所述根據(jù)所述狀態(tài)和外部環(huán)境選擇待播放音樂，具體為：
[0062] 如果外部環(huán)境為晚上，當(dāng)智能眼罩根據(jù)所述狀態(tài)判斷用戶進入深度睡眠時，智能 眼罩調(diào)低播放音樂的音量或關(guān)閉音樂；或者，
[0063] 如果外部環(huán)境為中午，當(dāng)智能眼罩根據(jù)所述狀態(tài)判斷用戶進入深度睡眠時，調(diào)高 音量以喚醒用戶。
[0064] 本發(fā)明實施例，腦電波采樣裝置對采樣的腦電波進行濾波，智能眼罩根據(jù)經(jīng)過濾 波的腦電波中處于能量最大值的腦電波種類判斷大腦的狀態(tài)，根據(jù)狀態(tài)和外部環(huán)境選擇待 播放的音樂，智能終端輔助智能眼罩播放音樂，以輔助用戶的睡眠，提供了一種根據(jù)腦電波 輔助用戶睡眠的方法，使得控制過程快速、準確。
[0065] 實施例二
[0066] 如圖4所示為本發(fā)明實施例提供的通過腦電波輔助睡眠系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖，為了便于 說明，僅不出與本發(fā)明實施例相關(guān)的部分，包括：
[0067] 腦電波采樣裝置401，用于對采樣的腦電波進行濾波，并將經(jīng)過所述濾波的腦電波 發(fā)送到智能眼罩402;
[0068] 智能眼罩402,用于根據(jù)所述經(jīng)過濾波的腦電波中處于能量最大值的腦電波種類 判斷大腦的狀態(tài)，根據(jù)所述狀態(tài)和外部環(huán)境選擇待播放音樂，并將所述待播放音樂發(fā)送到 智^終?而403 ;
[0069] 智能終端403,用于根據(jù)所述待播放音樂將音樂發(fā)送到所述智能眼罩，以使所述智 能眼罩輔助用戶的睡眠。
[0070] 在本發(fā)明實施例中，腦電波采樣裝置首先對采樣的腦電波進行濾波，并將經(jīng)過濾 波的腦電波發(fā)送到智能