【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及心理状态识别，特别涉及基于单导脑电信号的心理状态识别方法。
技术介绍
1、抑郁症和焦虑症是一种常见的精神障碍，会导致人们有持续的悲伤感。目前，抑郁症和焦虑症的常规检测依赖于访谈和基于量表调查，然而，对于量表调查，人们可以刻意的对访谈调查做出错误的表达，使得常规的方法的检测可能不够准确和客观。
2、传统抑郁症和焦虑症检测手段：
3、目前主要通过量表手段来诊断压力。作为一种测量工具，量表被设计成一系列问题和说明，试图确定主观的，对抽象的概念定量化测量的程序，对事物的特性变量根据不同的规则分配数字，从而形成不同测量水平的量表，又称之为测量尺度。常见的诊断量表有beck抑郁测验量表、抑郁自评量表、心理健康临床症状自评测验(scl-90)等。
4、作为一种研究工具，量表需要信度和效度作为保证。信度(reliability)指可靠性，它是指使用同样的方法对同一对象多次重复测量时所得到结果的一致性的程度。效度(validity) 指有效性，是指测量工具或手段对所以测量事物能够进行准确测量的程度。正因为量表需要信度和效度作为保证，对象在填写过程中可能遇到的问题有:1、对问题理解不够清晰;2、胡乱填写; 3太过主观这些都是需要避免的。
5、由此，亟需一种更好的方案。
技术实现思路
1、有鉴于此，本说明书实施例提供了基于单导脑电信号的心理状态识别方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及基于单导脑电信号的心理状态识别装置，一种计算设备，一
2、根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种基于单导脑电信号的心理状态识别方法，包括：
3、获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行分解处理，得到目标脑电信号；
4、对目标脑电信号进行特征提取，确定脑电特征；
5、基于脑电特征和目标分类器确定心理状态。
6、在一种可能的实现方式中，获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行分解处理，得到目标脑电信号，包括：
7、对原始脑电信号进行分解，确定波包系数；
8、基于波包系数建立脑电参考信号；
9、基于和波包系数脑电参考信号进行分解处理，得到目标脑电信号。
10、在一种可能的实现方式中，对目标脑电信号进行特征提取，确定脑电特征，包括：
11、对目标脑电信号进行线性特征提取，确定线性特征；
12、对目标脑电信号进行非线性特征提取，确定非线性特征；
13、基于线性特征和非线性特征确定脑电特征。
14、在一种可能的实现方式中，对目标脑电信号进行线性特征提取，确定线性特征，包括：
15、基于目标脑电信号确定波段功率、中心频率和功率比；
16、基于波段功率、中心频率和功率比确定线性特征。
17、在一种可能的实现方式中，对目标脑电信号进行非线性特征提取，确定非线性特征，包括：
18、基于目标脑电信号进行熵计算确定熵结果；
19、基于目标脑电信号进行复杂度计算确定复杂度结果；
20、基于目标脑电信号进行混沌指数计算确定混沌度；
21、基于熵结果、复杂度结果和混沌度确定非线性特征。
22、在一种可能的实现方式中，目标分类器包括knn分类器；
23、相应的，基于脑电特征和目标分类器确定心理状态，包括：
24、将脑电特征输入至knn分类器，得到心理状态的概率值。
25、在一种可能的实现方式中，目标分类器包括朴素贝叶斯分类器；
26、相应的，基于脑电特征和目标分类器确定心理状态，包括：
27、将脑电特征输入至朴素贝叶斯分类器，得到心理状态的概率值。
28、根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种基于单导脑电信号的心理状态识别装置，包括：
29、信号获取模块，被配置为获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行分解处理，得到目标脑电信号；
30、特征提取模块，被配置为对目标脑电信号进行特征提取，确定脑电特征；
31、状态确定模块，被配置为基于脑电特征和目标分类器确定心理状态。
32、根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
33、存储器和处理器；
34、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述基于单导脑电信号的心理状态识别方法的步骤。
35、根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现上述基于单导脑电信号的心理状态识别方法的步骤。
36、根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算机程序，其中，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述基于单导脑电信号的心理状态识别方法的步骤。
37、本说明书实施例提供基于单导脑电信号的心理状态识别方法及装置，其中基于单导脑电信号的心理状态识别方法包括：获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行分解处理，得到目标脑电信号；对目标脑电信号进行特征提取，确定脑电特征；基于脑电特征和目标分类器确定心理状态。通过获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行分解处理，得到目标脑电信号；对目标脑电信号进行特征提取，确定脑电特征；基于脑电特征和目标分类器确定心理状态，可以实现基于单导脑电信号进行心理状态识别，避免了主观影响，提高了准确性。
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1.一种基于单导脑电信号的心理状态识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始脑电信号，对所述原始脑电信号进行分解处理，得到目标脑电信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电信号进行特征提取，确定脑电特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电信号进行线性特征提取，确定线性特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电信号进行非线性特征提取，确定非线性特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类器包括KNN分类器；
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类器包括朴素贝叶斯分类器；
8.一种基于单导脑电信号的心理状态识别装置，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述基于单导脑电
...【技术特征摘要】
1.一种基于单导脑电信号的心理状态识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始脑电信号，对所述原始脑电信号进行分解处理，得到目标脑电信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电信号进行特征提取，确定脑电特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电信号进行线性特征提取，确定线性特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电信号进行非线性...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈冠伟，徐锋，袁礼程，
申请(专利权)人：好心情健康产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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