一种智能唤醒方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了智能唤醒方法及终端，该方法包括采集处于不同情绪下个体的脑电波信号，进而构建出情绪识别模型；采集个体的脑电波信号并对脑电波信号进行预处理及特征提取，确定个体的深度睡眠时间区间并将个体处于深度睡眠时间区间内的脑电波信号存储至深度睡眠脑电波集合；设置个体期望被唤醒的时间区间及个体期望被唤醒的情绪；将实时采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号比较，若两者幅度差值大于预设阈值，根据情绪识别模型来判断个体情绪，当出现预设待唤醒情绪时发出唤醒信号；否则，进入下一步；计算采集个体的脑电波信号的变化率，再根据个体的睡眠深度规律信息来判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻并发出唤醒信号。

【技术实现步骤摘要】
一种智能唤醒方法及系统
本专利技术属于人员心理状态监测领域，尤其涉及一种智能唤醒方法及系统。
技术介绍
睡眠是人类一项重要的生理活动，许多重要的生理过程在睡眠中发生发展。随着现代社会生活节奏的加快，晚睡早起的加班现象已成为普遍现象，在有限的睡眠时间中想要达到更高的睡眠质量成为新的研究课题。研究表明，睡眠的质量不仅受睡眠时间的影响，而很大程度上取决于睡眠的深度，人的睡眠是有节律的，深度睡眠和浅睡眠交替进行，而睡眠深度则通过睡眠中发出的脑电波来体现。无论对哪种年龄段的人来说，深度睡眠的重要性不可忽视，往往我们被闹钟叫醒时恰巧处于深度睡眠状态，如果频繁地被突然叫醒，人的短期记忆力受到影响，严重时只有正常值的65％。同时，随着生活、精神压力的增大，人们在深度睡眠时做噩梦而出现负面情绪的概率大大增加，如果不能及时的唤醒或引导做噩梦者，很容易使其产生精神上的严重损伤。其中，理学上把焦虑、紧张、愤怒、沮丧、悲伤、痛苦等情绪统称为负性情绪，又称为负面情绪，人们之所以这样称呼这些情绪，是因为此类情绪体验是不积极的，身体也会有不适感，甚至影响工作和生活的顺利进行，进而有可能引起身心的伤害。随着物联网时代的到来，各种各样的智能设备进入普通人的生活，智能台灯唤醒、智能窗帘的阳光唤醒等新颖闹钟也先后诞生，但这些方式都完全依赖于外部因素，并没有针对个体的脑电波信号进行分析个体的睡眠深浅程度，从而可能对被突然唤醒的个体大脑产生过强的刺激，导致出现较差的精神状态。此外，现有技术还不能准确区分个体在睡眠期间的梦的状态，因此无法准确的做到仅噩梦唤醒。
技术实现思路
为了解决现有技术的缺点，本专利技术的第一目的是提供一种智能唤醒方法。本专利技术的一种智能唤醒方法，包括：步骤1：采集处于不同情绪下个体的脑电波信号，进而构建出情绪识别模型；在情绪识别模型中，一种情绪对应一个脑电波信号集合；步骤2：采集个体的脑电波信号并对脑电波信号进行预处理及特征提取，获取个体的睡眠深度规律信息，进而确定个体的深度睡眠时间区间并将个体处于深度睡眠时间区间内的脑电波信号存储至深度睡眠脑电波集合；步骤3：设置个体期望被唤醒的时间区间；将实时采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号比较，若两者幅度差值大于预设阈值，则根据当前的脑电波信号及情绪识别模型来判断个体情绪，当出现预设待唤醒情绪时发出唤醒信号；否则，进入下一步；步骤4：计算采集个体的脑电波信号的变化率，再根据个体的睡眠深度规律信息来判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻并发出唤醒信号。所述步骤3中，利用受约束的模糊关系来计算当前的脑电波信号与情绪识别模型中每种情绪对应的脑电波信号集合的相似隶属度，根据相似隶属度来判断当前的脑电波信号所对应的情绪，进而判断出个体当前情绪。本专利技术的该方法可以在较快的时间内判断出大致的情绪种类，较快的计算速度可以满足尽早唤醒噩梦者的要求。在所述步骤4中，判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻的过程包括：①截取睡眠深度规律信息中在个体期望被唤醒时间区间内前三倍长度内的脑电波信号，确定截取信号的最小值、极大值和极小值；②以分钟为单位节点，根据实时采集的脑电波信号来计算每个节点脑电波信号的变化率，若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的最小值时，标记此时为最佳唤醒时刻。该方法可以在个体期望区间内准确判断个体睡眠深度最浅的时刻并在此时唤醒个体，可以使个体在有限的睡眠时间内得到更好的睡眠质量。判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻的过程还包括：若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的极小值时，则判断此节点的变化率的正负，变化率为正时标记此时为最佳唤醒时刻，变化率为负时最佳唤醒时刻为区间最末节点或区间下一个变化率为正的节点。判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻的过程还包括：若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的极大值时，则根据个体期望被唤醒时间区间内脑电波信号的变化率与截取信号的变化率匹配，寻找个体期望被唤醒时间区间内相对极小值节点，此节点为最佳唤醒时刻。该方法可以更加准确的判断睡眠深度最浅时刻。本专利技术的第二目的是提供一种智能唤醒终端。本专利技术的智能唤醒终端，包括：情绪识别模型构建模块，其用于采集处于不同情绪下个体的脑电波信号，进而构建出情绪识别模型；在情绪识别模型中，一种情绪对应一个脑电波信号集合；深度睡眠脑电波集合构建模块，其用于采集个体的脑电波信号并对脑电波信号进行预处理及特征提取，获取个体的睡眠深度规律信息，进而确定个体的深度睡眠时间区间并将个体处于深度睡眠时间区间内的脑电波信号存储至深度睡眠脑电波集合；个体期望被唤醒设置模块，其用于设置个体期望被唤醒的时间区间；个体情绪判断模块，其用于实时采集个体的脑电波信号，将采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号比较，当两者幅度差值大于预设阈值，则根据当前的脑电波信号及情绪识别模型来判断个体情绪，当出现预设待唤醒情绪时发出唤醒信号；睡眠深度最浅的时刻判定模块，其用于当采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号两者幅度差值不大于预设阈值时，计算采集个体的脑电波信号的变化率，再根据个体的睡眠深度规律信息来判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻并发出唤醒信号。在所述个体情绪判断模块中，利用受约束的模糊关系来计算当前的脑电波信号与情绪识别模型中每种情绪对应的脑电波信号集合的相似隶属度，根据相似隶属度来判断当前的脑电波信号所对应的情绪，进而判断出个体当前情绪。所述睡眠深度最浅的时刻判定模块包括：脑电波信号样本截取模块，其用于截取睡眠深度规律信息中在个体期望被唤醒时间区间内前三倍长度内的脑电波信号，确定截取信号的最小值、极大值和极小值；最佳唤醒时刻标记模块，其用于以分钟为单位节点，根据实时采集的脑电波信号来计算每个节点脑电波信号的变化率：若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的最小值时，标记此时为最佳唤醒时刻；若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的极小值时，则判断此节点的变化率的正负，变化率为正时标记此时为最佳唤醒时刻，变化率为负时最佳唤醒时刻为区间最末节点或区间下一个变化率为正的节点；若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的极大值时，则根据个体期望被唤醒时间区间内脑电波信号的变化率与截取信号的变化率匹配，寻找个体期望被唤醒时间区间内相对极小值节点，此节点为最佳唤醒时刻。本专利技术还提供了另一种智能唤醒终端。该智能唤醒终端，包括：脑电波信号采集部，其用于采集脑电波信号并传送至处理器；唤醒设置部，其用于设置个体期望被唤醒的相关信息并传送至处理器，所述个体期望被唤醒的相关信息包括时间区间以及个体情绪；处理器，其用于：根据采集的处于不同情绪下个体的脑电波信号，构建出情绪识别模型；在情绪识别模型中，一种情绪对应一个脑电波信号集合；对脑电波信号进行预处理及特征提取，获取个体的睡眠深度规律信息，进而确定个体的深度睡眠时间区间并将个体处于深度睡眠时间区间内的脑电波信号存储至深度睡眠脑电波集合；将采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号比较，若两者幅度差值大于预设阈值，则根据当前的脑电波信号及情绪识别模型来判断个体情绪，当出现预设待唤醒情绪时发出唤醒信号；否本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能唤醒方法，其特征在于，包括：步骤1：采集处于不同情绪下个体的脑电波信号，进而构建出情绪识别模型；在情绪识别模型中，一种情绪对应一个脑电波信号集合；步骤2：采集个体的脑电波信号并对脑电波信号进行预处理及特征提取，获取个体的睡眠深度规律信息，进而确定个体的深度睡眠时间区间并将个体处于深度睡眠时间区间内的脑电波信号存储至深度睡眠脑电波集合；步骤3：设置个体期望被唤醒的时间区间，将实时采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号比较，若两者幅度差值大于预设阈值，则根据当前的脑电波信号及情绪识别模型来判断个体情绪，当出现预设待唤醒情绪时发出唤醒信号；否则，进入下一步；步骤4：计算采集个体的脑电波信号的变化率，再根据个体的睡眠深度规律信息来判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻并发出唤醒信号。

【技术特征摘要】
1.一种智能唤醒方法，其特征在于，包括：步骤1：采集处于不同情绪下个体的脑电波信号，进而构建出情绪识别模型；在情绪识别模型中，一种情绪对应一个脑电波信号集合；步骤2：采集个体的脑电波信号并对脑电波信号进行预处理及特征提取，获取个体的睡眠深度规律信息，进而确定个体的深度睡眠时间区间并将个体处于深度睡眠时间区间内的脑电波信号存储至深度睡眠脑电波集合；步骤3：设置个体期望被唤醒的时间区间，将实时采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号比较，若两者幅度差值大于预设阈值，则根据当前的脑电波信号及情绪识别模型来判断个体情绪，当出现预设待唤醒情绪时发出唤醒信号；否则，进入下一步；步骤4：计算采集个体的脑电波信号的变化率，再根据个体的睡眠深度规律信息来判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻并发出唤醒信号。2.如权利要求1所述的一种智能唤醒方法，其特征在于，所述步骤3中，利用受约束的模糊关系来计算当前的脑电波信号与情绪识别模型中每种情绪对应的脑电波信号集合的相似隶属度，根据相似隶属度来判断当前的脑电波信号所对应的情绪，进而判断出个体当前情绪。3.如权利要求1所述的一种智能唤醒方法，其特征在于，在所述步骤4中，判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻的过程包括：①截取睡眠深度规律信息中在个体期望被唤醒时间区间内前三倍长度内的脑电波信号，确定截取信号的最小值、极大值和极小值；②以分钟为单位节点，根据实时采集的脑电波信号来计算每个节点脑电波信号的变化率，若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的最小值时，标记此时为最佳唤醒时刻。4.如权利要求3所述的一种智能唤醒方法，其特征在于，在所述步骤4中判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻的过程还包括：若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的极小值时，则判断此节点的变化率的正负，变化率为正时标记此时为最佳唤醒时刻，变化率为负时最佳唤醒时刻为区间最末节点或区间下一个变化率为正的节点。5.如权利要求3所述的一种智能唤醒方法，其特征在于，在所述步骤4中，判定个体期望被唤醒时间区间内睡眠深度最浅的时刻的过程还包括：若当前节点脑电波信号的变化率接近于截取信号的极大值时，则根据个体期望被唤醒时间区间内脑电波信号的变化率与截取信号的变化率匹配，寻找个体期望被唤醒时间区间内相对极小值节点，此节点为最佳唤醒时刻。6.一种智能唤醒终端，其特征在于，包括：情绪识别模型构建模块，其用于采集处于不同情绪下个体的脑电波信号，进而构建出情绪识别模型；在情绪识别模型中，一种情绪对应一个脑电波信号集合；深度睡眠脑电波集合构建模块，其用于采集个体的脑电波信号并对脑电波信号进行预处理及特征提取，获取个体的睡眠深度规律信息，进而确定个体的深度睡眠时间区间并将个体处于深度睡眠时间区间内的脑电波信号存储至深度睡眠脑电波集合；个体期望被唤醒设置模块，其用于设置个体期望被唤醒的时间区间；个体情绪判断模块，其用于实时采集个体的脑电波信号，将采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号比较，当两者幅度差值大于预设阈值，则根据当前的脑电波信号及情绪识别模型来判断个体情绪，当出现预设待唤醒情绪时发出唤醒信号；睡眠深度最浅的时刻判定模块，其用于当采集的当前脑电波信号与深度睡眠脑电波集合内的脑电波信号两者幅度差值不大于预设阈值时，计算采集个体的脑电波信号的变...

【专利技术属性】
技术研发人员：张静，
申请(专利权)人：山东瀚岳智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37