【技术实现步骤摘要】
一种基于脑机接口的自动呼叫器及其训练方法
本专利技术涉及基于脑机接口的自动呼叫器及其训练方法,属于人机交互
技术介绍
脑机接口在近年来作为一种新兴的通信装置,备受各界的关注。脑机接口装置可以更好地将大脑的信息直接传到外界,并且这个过程不用肢体与肌肉的参与就可以完成。它能够将大脑的脑电信号解析后直接作用于外部设备,外部设备就可以按照脑电信号的指令去完成某种任务。尤其是在康复领域,它的应用与研究更加广泛。RBF神经网络在很多方面都有着广泛的应用,例如在预测、分类方面。它的映射能力是比较强的,在它的层数合适时且训练的它的数据量足够,它能够逼近某一非线性函数。传统的呼叫器大都是需要手持呼叫器或者需要呼叫者到呼叫台进行呼叫,然而对于在行动上不太方便的人来说,就显得有些不太方便。另外,又由于遇到危险情况时,用户在这种危险情况下,可以通过无线耳机自动呼叫求助。传统的呼叫器,表现出较大的不方便性,难以满足生活的需要。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于脑机接口的自动呼叫器,用于解决传统呼叫器对于行动不便者使用不方便的问题。本专利技术的技术方案如下:基于脑机接口的呼叫器,包 ...
【技术保护点】
1.一种基于脑机接口的自动呼叫器,其特征在于:包括无线耳机与呼叫器,所述呼叫器内部有微处理器,所述微处理器分别与蓝牙接收装置、预处理模块、特征提取模块、特征分类模块、4G网络模块、电源模块和存储模块相连,表面有显示屏与按钮按键,在显示屏上可以按照相应的提示完成对应的操作,按钮按键与内部微处理器相连;所述蓝牙接收装置用于接收无线耳机发送来的脑电信号;所述预处理模块用于对接收到的脑电信号进行去噪以及信号放大;所述特征提取模块用于对接收到的脑电信号的最大峰值、最小峰值和脑电信号大幅波动时间进行分析提取;所述电源模块用于给呼叫器正常运转提供电能;所述特征分类模块用于利用RBF算法进 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于脑机接口的自动呼叫器,其特征在于:包括无线耳机与呼叫器,所述呼叫器内部有微处理器,所述微处理器分别与蓝牙接收装置、预处理模块、特征提取模块、特征分类模块、4G网络模块、电源模块和存储模块相连,表面有显示屏与按钮按键,在显示屏上可以按照相应的提示完成对应的操作,按钮按键与内部微处理器相连;所述蓝牙接收装置用于接收无线耳机发送来的脑电信号;所述预处理模块用于对接收到的脑电信号进行去噪以及信号放大;所述特征提取模块用于对接收到的脑电信号的最大峰值、最小峰值和脑电信号大幅波动时间进行分析提取;所述电源模块用于给呼叫器正常运转提供电能;所述特征分类模块用于利用RBF算法进行决策用户需要呼叫的对象;所述存储模块用于存储用户设定的信息;所述4G网络模块用于与用户所呼叫对象的通信;所述无线耳机用于采集用户的脑电信息,通过蓝牙发送到呼叫器,以提供给呼叫器内部的微处理器进一步处理;所述微处理器用于解析接收到的脑电信号并且将它发送到所呼叫对象的通信设备上。2.一种如权利要求1所述的脑机接口的自动呼叫器的训练方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:确定被测试者的性格特征值并且在呼叫器的显示屏上进行设定,并且设性格特征值为x4;步骤2:戴上无线耳机并开启开关;步骤3:利用无线耳机将测试者在某种特定环境下的脑电信号传输至呼叫器,呼叫器的特征提取模块将在此环境下测试者的脑电信号特征值提取,即脑电信号的最大峰值、最小峰值、脑电信号大幅波动时间值,同时关闭无线耳机开关,并且设最大峰值、最小峰值、脑电信号大幅波动时间值为x1、x2、x3;步骤4:确定在此特定环境下所对应的事件特征值,设事件特征值为yd;步骤5:呼叫器所呼叫事件的特征值作为特征分类模块的理想输出数据,最大峰值、最小峰值、脑电信号大幅波动时间、用户性格特征值为输入数据,利用这些数据对特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:王枭,刘瑞敏,杨燕平,刘静,王震,朱阳光,
申请(专利权)人:昆明理工大学,
类型:发明
国别省市:云南,53
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