A method for regulating brain waves, situational awareness and cloud storage technology based on the physical and mental steps, including obtaining preprocessing module, calculation steps, identification step, adjusting step and follow-up procedures, installation of access to the user head motion parameters in three axis attitude sensor head of the invention realizes the context aware brain waves, enhance the brain wave anti-interference ability. In addition, the method also contains the cloud storage function, which can track and analyze the user's historical data and adjustment parameters, so that intelligent and accurate physical and mental adjustment based on data individuals is possible.
【技术实现步骤摘要】
基于脑电波情景感知和云平台存储技术的放松减压方法
本专利技术涉及医疗保健设备,特别是一种基于脑电波情景感知和云平台存储技术的身心调节方法。
技术介绍
目前,由于生活节奏紧凑,特别是在北上广深这样的大城市,失眠、焦虑和过劳人群巨大。这些都是造成越来越多的人时常处于高度精神压力和肉体压力情绪之下的主要原因。如果不能提早改善这一“高压”状态,我们的免疫机能就会下降,神经以及荷尔蒙的平衡会随之遭到破坏,从而影响我们的身体健康和生活质量。在这样的背景下,越来越多的身心调节设备开始走入市场。其中,基于脑电波感知和云平台存储技术的身心调节设备最为普遍。因为脑电波是大脑神经细胞在大脑活动时所产生的微弱生物电,是研究人类神经活动的黄金标准。与心电图、皮肤电阻抗、呼吸率等生理信号相比,脑电波和人们的情绪状态有着最为密切的关系。例如,中国专利CN101584903A(2012年已授权,目前有效)和CN201533947U(2010年已授权,因未缴年费目前已无效)均详细描述了如何利用脑电波来监测人们的身心状态。中国专利CN106039521A(2016年实质审查生效)则详细描述了一款较为实用的、便携式的基于脑电波感知和云平台存储技术的身心调节设备。上述几项专利,时间跨度将近十年,在脑电设备的集成化,小型化方面以及调节方式的多样化方面已有不小进步,然而其存在的缺陷却始终没有得到弥补:第一,缺少抗运动伪迹处理。脑电波信号十分的微弱,用户轻微的肢体运动都有可能造成信号质量的下降,从而造成设备对用户身心状态的误判以及误操作,影响用户的体验和使用效果;第二,缺少对用户数据的存储及历史数据分 ...
【技术保护点】
一种基于脑电波情景感知和云平台存储技术的身心调节方法其特征在于,该方法包括下列步骤:1)获取步骤:采用脑电波采集器获取用户的前额脑电波原始信号;采用三轴姿态感应器采集用户的头部三轴动作信号幅度:Motionx、Motiony、Motionz;2)预处理步骤:采用数字滤波器对所述的用户前额脑电波原始信号进行降噪处理;所述的数字滤波器是巴特沃兹带通滤波器,带通范围为4‑30Hz,保留重要的三个基本频段:θ(4‑7Hz),α(8‑13Hz),β(14‑30Hz)的电脑波信号,相应电脑波信号的强度表示为Power(Zi),其中Zi={θ,α,β},θ波在用户进入睡眠状态时得到强化;α波在用户进入放松状态时得到强化;β波在用户精神紧张和情绪激动或亢奋时得到强化;3)计算步骤:计算脑电波的频域指标包括放松指标和睡眠质量指标,所述肢体动作时域指标指的是体动能量指标,包括:①按公式(1)计算的脑电波的频域指标:
【技术特征摘要】
1.一种基于脑电波情景感知和云平台存储技术的身心调节方法其特征在于,该方法包括下列步骤:1)获取步骤:采用脑电波采集器获取用户的前额脑电波原始信号;采用三轴姿态感应器采集用户的头部三轴动作信号幅度:Motionx、Motiony、Motionz;2)预处理步骤:采用数字滤波器对所述的用户前额脑电波原始信号进行降噪处理;所述的数字滤波器是巴特沃兹带通滤波器,带通范围为4-30Hz,保留重要的三个基本频段:θ(4-7Hz),α(8-13Hz),β(14-30Hz)的电脑波信号,相应电脑波信号的强度表示为Power(Zi),其中Zi={θ,α,β},θ波在用户进入睡眠状态时得到强化;α波在用户进入放松状态时得到强化;β波在用户精神紧张和情绪激动或亢奋时得到强化;3)计算步骤:计算脑电波的频域指标包括放松指标和睡眠质量指标,所述肢体动作时域指标指的是体动能量指标,包括:①按公式(1)计算的脑电波的频域指标:式中,Per(Zi)即为计算出的脑电波频域指标,Zi={θ,α,β};②按公式(2)计算用户的头部运动信号的时域指标:Motionavg=(Motionx+Motiony+Motionz)/3(2)式中,Motionx、Motiony、Motionz分别为x、y、z方向的运动幅度,Motionavg为平均值;③按公式(3)计算用户的放松指标的:式中,Number_of_Per(α)指的是公式(1)中Per...
【专利技术属性】
技术研发人员:连勇,李栋,李罡,王国兴,
申请(专利权)人:西安观复生物科技有限公司,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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