【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人因智能、阻抗检测等，尤其涉及一种基于人因智能的阻抗检测方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、测量脑电信号时需要将脑电电极贴在头皮上，头皮与脑电电极之间会产生阻抗，当阻抗较大时就会对脑电信号产生干扰，因此在测量脑电数据前需要测量阻抗以确保阻抗在合理的范围。但是，相关技术的阻抗检测方法检测效果不佳，检测准确性较低。
技术实现思路
1、本申请实施方式旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请实施方式的目的在于提出一种基于人因智能的阻抗检测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。
2、本申请实施方式提供一种基于人因智能的阻抗检测方法，所述方法包括：通过第一交流恒流源向脑电电极施加电信号，并检测所述脑电电极和脑电电极接触面之间的第一阻抗数据；通过第二交流恒流源向脑电电极施加电信号，并检测所述脑电电极和脑电电极接触面之间的第二阻抗数据；基于所述第一阻抗数据的数据分布特征和所述第二阻抗数据的数据分布特征，确定针对所述第一阻抗数据的第一置信度和针对所述第二阻抗数据的第二置信度；基于所述第一置信度和所述第二置信度，对所述第一阻抗数据和所述第二阻抗数据进行数据融合，得到融合阻抗。
3、示例性地，所述第一交流恒流源施加的电信号频率与所述第二交流恒流源施加的电信号频率不同；所述第一交流恒流源由集成芯片提供，所述集成芯片用于测量脑电信号，所述第二交流恒流源由文氏电桥自激振荡电路产生正弦波来提供。
4、示例性地，在多个第一个时刻检
5、示例性地，所述数据分布特征包括数据离散特征；所述基于所述第一阻抗数据的数据分布特征和所述第二阻抗数据的数据分布特征，确定针对所述第一阻抗数据的第一置信度和针对所述第二阻抗数据的第二置信度，包括：基于所述第一阻抗数据的数据离散特征，确定所述第一阻抗数据的第一偏差值；基于所述第二阻抗数据的数据离散特征，确定所述第二阻抗数据的第二偏差值；基于所述第一偏差值和所述第二偏差值，确定所述第一置信度和所述第二置信度。
6、示例性地，所述基于所述第一偏差值和所述第二偏差值，确定所述第一置信度和所述第二置信度，包括：基于所述第一偏差值和所述第二偏差值，确定所述第一置信度；基于所述第一置信度和预设约束条件，确定所述第二置信度。
7、示例性地，所述第一偏差值包括符合正态分布的第一阻抗数据的第一方差，所述第二偏差值包括符合正态分布的第二阻抗数据的第二方差；所述基于所述第一偏差值和所述第二偏差值，确定所述第一置信度，包括：基于所述第一方差和所述第二方差，确定融合方差和所述第一置信度之间的函数关系，其中，所述融合方差为融合阻抗数据的方差，所述融合阻抗数据表示所述第一阻抗数据和所述第二阻抗数据之间的融合关系；基于所述融合方差和所述第一置信度之间的函数关系，对所述第一置信度求导数，在所述融合方差取最小值的情况下，得到所述第一置信度。
8、示例性地，约束条件包括所述第一置信度和所述第二置信度相加为1。
9、示例性地，基于所述第一置信度和所述第二置信度，对所述第一阻抗数据和所述第二阻抗数据进行数据融合，得到融合阻抗，包括：将所述第一置信度乘以所述第一阻抗数据得到第一数据，将所述第二置信度乘以所述第二阻抗数据得到第二数据，将所述第一数据和所述第二数据相加，得到融合阻抗数据；在所述融合阻抗数据符合正态分布的情况下，将所述融合阻抗数据的均值作为所述融合阻抗。
10、示例性地，第一交流恒流源向所述脑电电极和参考电极施加电信号，所述第二交流恒流源向所述脑电电极和所述参考电极施加电信号。
11、本申请另一实施方式提供一种基于人因智能的阻抗检测装置，所述装置包括：第一检测模块，用于通过第一交流恒流源向脑电电极施加电信号，并检测所述脑电电极和脑电电极接触面之间的第一阻抗数据；第二检测模块，用于通过第二交流恒流源向脑电电极施加电信号，并检测所述脑电电极和脑电电极接触面之间的第二阻抗数据；确定模块，用于基于所述第一阻抗数据的数据分布特征和所述第二阻抗数据的数据分布特征，确定针对所述第一阻抗数据的第一置信度和针对所述第二阻抗数据的第二置信度；融合模块，用于基于所述第一置信度和所述第二置信度，对所述第一阻抗数据和所述第二阻抗数据进行数据融合，得到融合阻抗。
12、本申请另一实施方式提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项实施方式所述的方法的步骤。
13、本申请另一实施方式提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项实施方式所述的方法的步骤。
14、本申请另一实施方式提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括指令，所述指令被计算机设备的处理器执行时，使得所述计算机设备能够执行上述任一项实施方式所述的方法的步骤。
15、上述实施方式中，通过第一交流恒流源向脑电电极施加电信号，并检测所述脑电电极和脑电电极接触面之间的第一阻抗数据；通过第二交流恒流源向脑电电极施加电信号，并检测所述脑电电极和脑电电极接触面之间的第二阻抗数据；基于所述第一阻抗数据的数据分布特征和所述第二阻抗数据的数据分布特征，确定针对所述第一阻抗数据的第一置信度和针对所述第二阻抗数据的第二置信度；基于所述第一置信度和所述第二置信度，对所述第一阻抗数据和所述第二阻抗数据进行数据融合，得到融合阻抗。本专利技术提高了阻抗检测的准确性。
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1.一种基于人因智能的阻抗检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一交流恒流源施加的电信号频率与所述第二交流恒流源施加的电信号频率不同；所述第一交流恒流源由集成芯片提供，所述集成芯片用于测量脑电信号，所述第二交流恒流源由文氏电桥自激振荡电路产生正弦波来提供。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在多个第一个时刻检测得到阻抗数据并从中选择邻近时刻对应的阻抗数据作为所述第一阻抗数据，在多个第二个时刻检测得到阻抗数据并从中选择邻近时刻对应的阻抗数据作为所述第二阻抗数据，所述第一阻抗数据呈正态分布，所述第二阻抗数据呈正态分布。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分布特征包括数据离散特征；所述基于所述第一阻抗数据的数据分布特征和所述第二阻抗数据的数据分布特征，确定针对所述第一阻抗数据的第一置信度和针对所述第二阻抗数据的第二置信度，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一偏差值和所述第二偏差值，确定所述第一置信度和所述第二置信度，包括：
6
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括所述第一置信度和所述第二置信度相加为1。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一置信度和所述第二置信度，对所述第一阻抗数据和所述第二阻抗数据进行数据融合，得到融合阻抗，包括：
9.根据权利要求1-8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一交流恒流源向所述脑电电极和参考电极施加电信号，所述第二交流恒流源向所述脑电电极和所述参考电极施加电信号。
10.一种基于人因智能的阻抗检测装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人因智能的阻抗检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一交流恒流源施加的电信号频率与所述第二交流恒流源施加的电信号频率不同；所述第一交流恒流源由集成芯片提供，所述集成芯片用于测量脑电信号，所述第二交流恒流源由文氏电桥自激振荡电路产生正弦波来提供。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在多个第一个时刻检测得到阻抗数据并从中选择邻近时刻对应的阻抗数据作为所述第一阻抗数据，在多个第二个时刻检测得到阻抗数据并从中选择邻近时刻对应的阻抗数据作为所述第二阻抗数据，所述第一阻抗数据呈正态分布，所述第二阻抗数据呈正态分布。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据分布特征包括数据离散特征；所述基于所述第一阻抗数据的数据分布特征和所述第二阻抗数据的数据分布特征，确定针对所述第一阻抗数据的第一置信度和针对所述第二阻抗数据的第二置信度，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一偏差值和所述第二偏差值，确定所述第一置信度和所述第二置信度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京津发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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