【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及睡眠监测，特别是一种基于neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法。
技术介绍
1、随着人们的工作生活节奏日益加快，各方面的压力与日俱增，由此而引起的睡眠障碍问题越发显著，而在科技日新月异的时代，使用脑波采集设备的eeg信号检测睡眠分期的方法多样，既有传统的数字信号处理方法，传统的机器学习方法，也有深度网络模型等大模型技术，它们都要对eeg的原始数据进行预处理，需要计算力较强的设备。
2、现有技术一般使用eeg脑电图设备采集信号进行睡眠分期的方法，使用的都是原始脑电图信号进行数据预处理，包括滤波、生理伪迹、非生理伪迹、肌电伪迹、市电干扰、心电伪迹和归一化处理等，对资源耗费较大，而解决这一问题的必要前提是对睡眠障碍的内在发生机制有更清晰的认识和理解，而在智能手机设备中难以根据脑电图信号准确记录到睡眠障碍发生时的异常脑电节律变化，现有技术申请号为cn202311509122.9提供了一种基于neurosky脑波信号的睡眠状态建模及部署方法，该技术申请利用云服务器对大量脑波进行深度学习模型训练，然后将训练好的模...
【技术保护点】
1.一种基于Neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于Neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，在计算数据滤波的系统函数时，根据如下公式计算得出：
3.如权利要求1所述的一种基于Neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，使用Matlab的fir1工具设计300点的FIR低通滤波器，采用汉明窗方法，以512Hz作为采样频率，50Hz作为率减带，得到脑波数据幅频响应曲线。
4.如权利要求2所述的一种基于Neurosky脑波采集的睡眠...
【技术特征摘要】
1.一种基于neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，在计算数据滤波的系统函数时，根据如下公式计算得出：
3.如权利要求1所述的一种基于neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，使用matlab的fir1工具设计300点的fir低通滤波器，采用汉明窗方法，以512hz作为采样频率，50hz作为率减带，得到脑波数据幅频响应曲线。
4.如权利要求2所述的一种基于neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，将所述脑电波的排序数据依照脑电波频率从高到低依次排序为：β波16～30hz，α波18～14hz，θ波4～8hz和δ波0.5～6hz，并于不同波次中通过人工神经网络应用进行睡眠eeg的自动分析，同时根据所述自动分析结果对比不同任务下的脑波数据，分析认知过程中大脑活动的变化规律，如下表所示：
5.如权利要求4所述的一种基于neurosky脑波采集的睡眠状态建模及部署方法，其特征在于，将通过人工神经网络应用进行睡眠eeg的自动分析划分为至少5～8个聚类区，并根据eeg数据在所述5～8个聚类区之间采集随时间运动的脑波轨迹，并生成预测模型，使用q-learning算法进行增强学习，以优化所述预测模型。
【专利技术属性】
技术研发人员：陈德刚，杨刚强，林洪，周惠，张宇，娄莉，
申请(专利权)人：无锡特文思达健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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