【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑电信号处理领域，具体为一种基于脑电波分析的学习专注力训练系统。
技术介绍
1、近年来，脑电波分析技术逐渐应用于认知训练领域，尤其在提升学习专注力方面展现出潜力；通过实时监测脑电信号，系统能够提供个性化的反馈以优化训练效果；随着脑机接口和人工智能技术的进步，如何高效处理复杂的脑电信号并实现动态调整成为研究热点；这一领域的发展对教育科技和神经反馈治疗具有重要意义。
2、现有的专注力训练系统多采用传统生物反馈机制，通过检测α波和β波的能量比值判断用户专注度；部分系统结合机器学习算法优化反馈策略，利用线性滤波技术降噪并提取特征信号；此外，有方案引入自适应阈值调整机制，根据用户实时状态动态设定专注度判定标准；这些技术在一定程度上提升了训练的个性化和实时性。
3、然而现有系统在处理高噪声环境下的脑电信号时效率较低，难以实现精准的时频分割；传统滤波方法无法有效应对信号的非线性特征，导致反馈延迟和误判；此外多数系统缺乏闭环自调节机制，参数调整依赖预设规则，无法适应个体差异和动态变化；现有技术的信号处理流程较为单一...
【技术保护点】
1.一种基于脑电波分析的学习专注力训练系统，其特征在于，包括：脑电信号采集模块包含预处理通道，用于对原始脑电信号进行降噪与时频分割，并通过多通道生物电极实时获取用户脑电信号，实时计算用户专注度、β波累积能量及θ波相位振幅扰动，并将信号和计算结果传输至量子编码模块，所述专注度由θ波与β波的能量比值确定，当所述比值超过预设阈值时，判定为专注度突破阈值；
2.根据权利要求1所述的一种基于脑电波分析的学习专注力训练系统，其特征在于：所述量子编码模块通过八维希尔伯特投影空间对原始脑电信号进行时频折叠，生成携带所述电极自噬模块输出的预加载电极拓扑参数的纠缠量子态；在量...
【技术特征摘要】
1.一种基于脑电波分析的学习专注力训练系统，其特征在于，包括：脑电信号采集模块包含预处理通道，用于对原始脑电信号进行降噪与时频分割，并通过多通道生物电极实时获取用户脑电信号，实时计算用户专注度、β波累积能量及θ波相位振幅扰动，并将信号和计算结果传输至量子编码模块，所述专注度由θ波与β波的能量比值确定，当所述比值超过预设阈值时，判定为专注度突破阈值；
2.根据权利要求1所述的一种基于脑电波分析的学习专注力训练系统，其特征在于：所述量子编码模块通过八维希尔伯特投影空间对原始脑电信号进行时频折叠，生成携带所述电极自噬模块输出的预加载电极拓扑参数的纠缠量子态；在量子态坍缩时验证当前哥德尔数递归链与所述电极自噬模块历史重构记录的偏差值δ，当δ超过动态阈值λ时，强制退相干并擦除预加载干扰序列，其中；所述纠缠量子态的基底由所述逆向干扰引擎模块的混沌波形与当前θ/β波能量比动态生成。
3.根据权利要求1所述的一种基于脑电波分析的学习专注力训练系统，其特征在于：所述逆向干扰引擎模块在四维lorenz流形中生成混沌波形种子，并将所述种子反向注入至当前脑电信号预处理通道；所述注入操作使原始eeg信号与干扰信号在时域上形成莫比乌斯环状结构，迫使信号特征提取同步执行正向滤波与逆向解卷积运算；所述运算共享同一组可编程模拟门阵列资源，且运算参数受所述量子编码模块输出的哥德尔数递归链约束动态调节。
4.根据权利要求1所述的一种基于脑电波分析的学习专注力训练系统，其特征在于：所述电极自噬模块中，当θ/β波能量比连续预设次数训练周期保持稳态时，激活冯诺依曼型自噬协议；通过电极间竞争性脉冲放电消融特定触点连接，并基于kauffman布尔网络生成新的生物阻抗匹配路径；所述路径的生成规则由历史训练数据通过超图神经网络动态合成，且生成的电极拓扑参数实时反馈至所述量子编码模块的纠缠态构建过程。
【专利技术属性】
技术研发人员：焦芳芳，朱海东，张柯，张俊，邱鑫，高曼，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：
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