一种基于EEG信号的睡眠梦境反馈方法与流程

本发明属于eeg信号识别技术领域，具体涉及一种基于eeg信号的睡眠梦境反馈方法。

背景技术：

梦境是人脑在休息时间的一种欲望的表达，当人进入睡眠状态或放松状态时，隐藏在潜意识中的欲望就会偷偷浮出意识层面，以各种各样的形象表现自己，于是形成了梦。但我们通常无法明确自己进入梦境的状态，甚至醒来时做梦的内容都会遗忘。随着eeg信号识别技术不断网站，睡眠脑电波监测技术越来越成熟，依据睡眠状态时不同脑电波的特征，可以判断睡眠者所处的睡眠阶段。

存在的问题是，目前对睡眠eeg信号监测的技术，没有针对梦境给睡眠者反馈并提示睡眠者进入梦境状态的方法，仅对睡眠者的睡眠状态进行记录，无法帮助睡眠者感知自己的梦。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于eeg信号的睡眠梦境反馈方法，以解决现有的睡眠eeg信号监测技术没有对睡眠者进行反馈，提醒睡眠者进入梦境状态的情况。本方法基于睡眠eeg信号特征进行设计，可实现对睡眠者脑电波信号的监测，区分不同睡眠阶段并当睡眠者进入梦境状态时给予提醒和反馈，使睡眠者感知到自己进入梦境状态。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于eeg信号的睡眠梦境反馈方法。本方法包括一套睡眠梦境eeg信号的采集、传输、判别和反馈的步骤，此步骤应用了特制的eeg信号监测设备、eeg信号处理系统和梦境分析算法三个部分。本方法基于睡眠梦境eeg信号的采集、传输、判别和反馈的步骤为：

第一步：通过特制的eeg信号监测设备进行脑电信号采集；

第二步：对信号进行放大并编码，传输到eeg信号分析系统；

第三步：eeg信号分析系统进行解码和预处理提取特征，并应用机器学习算法进行信号分析，判别睡眠信号是否达到梦境特征；

第四步：当监测到信号达到梦境特征时，反馈给特制的eeg信号监测设备刺激指令，给睡眠视觉刺激，提醒睡眠者进入梦境状态。

优选的：所述第一步和第二步中信号采集和传输步骤具体流程为：

第一步：睡眠者佩戴的特制eeg信号监测设备的电极阵列位于头部前额4个和左右耳部各1个，分别用于采集前额脑电波信号和参考脑电波信号；

第二步：特制的eeg信号监测设备通过自身外传部件将信号进行放大和编码，整合为高频数字信号传输给eeg信号分析系统。

优选的：所述第三步进行信号解码、预处理、特征提取和分析判别步骤计算流程为：

第一步：对高频数字信号进行解码，还原为多通道的脑电波信号；

第二步：通过回归法、自适应滤波和独立分量分析法，对信号进行滤波和降噪，去除干扰和噪声；

第三步：对处理后的脑电波数据进行时域和频域的参数提取和特征变化，并进行归类；

第四步：使用随机森林机器学习算法计算时域和频域的特征组合，得到睡眠不同阶段的参数；

第五步：通过建立并不断完善睡眠不同阶段的参数特征库，对比分析实时的脑电波信号特征参数是否达到梦境阶段的阈值。

优选的：所述第四步提醒睡眠者进入梦境状态的反馈步骤具体流程为：

第一步：eeg信号分析系统实时分析睡眠者的脑电波信号特征，当特征参数达到梦境阶段阈值时，传输给特制的eeg信号监测设备刺激指令；

第二步：特制的eeg信号监测设备接收到刺激指令后，控制设备光源发亮，给睡眠者视觉刺激，使睡眠者意识到自己进入梦境状态；

第三步：如实时分析睡眠者的脑电波信号特征参数持续保持在梦境阶段阈值，则持续传输刺激指令给到特制的eeg信号监测设备，持续视觉刺激；

第四步：如睡眠者的脑电波信号特征参数偏离梦境阶段阈值，则eeg信号分析系统停止传输刺激指令到特制的eeg信号监测设备，停止视觉刺激。

与现有的技术相比，本发明的有益效果是：

(1)本发明基于睡眠eeg信号特征进行设计，通过机器学习算法解析信号数据解析睡眠的脑电波新型号，可快速精确地判别睡眠进入梦境状态的信号数据特征；

(2)本发明的特制的eeg信号监测设备，通过合理的进行电极阵列排布，可获取足够的脑电波信息，保证eeg信号监测的可靠性；

(3)本发明通过设计的可控光源，实现了对睡眠者进入梦境状态的反馈和提示，可实时让睡眠者感知到进入了梦境。

附图说明

图1为本发明的应用流程图；

图2为本发明的特制的eeg信号监测设备结构图；

图3为本发明的睡眠eeg信号监测、传输和梦境反馈提醒的原理示意图；

图4为本发明的eeg信号处理系统进行解析、处理和分析的应用流程图；

图5为本发明的梦境分析算法原理示意图；

图6为本发明的睡眠不同阶段eeg信号图形的特征示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供一种技术方案：一种基于eeg信号的睡眠梦境反馈方法，包括一套睡眠梦境eeg信号的采集、传输、判别和反馈的步骤，在本实施例中具体为：

第一步：通过特制的eeg信号监测设备进行脑电信号采集；

第二步：对信号进行放大并编码，传输到eeg信号分析系统；

第三步：eeg信号分析系统进行解码和预处理提取特征，并应用机器学习算法进行信号分析，判别睡眠信号是否达到梦境特征；

第四步：当监测到信号达到梦境特征时，反馈给特制的eeg信号监测设备刺激指令，给睡眠视觉刺激，提醒睡眠者进入梦境状态。

本实施例中，优选的，第一步和第二步中信号采集和传输步骤具体流程为：

第一步：睡眠者佩戴的特制eeg信号监测设备的电极阵列，如图2所示，位于头部前额4个和左右耳部各1个，分别用于采集前额脑电波信号和参考脑电波信号；

第二步：特制的eeg信号监测设备通过自身外传部件将信号进行放大和编码，整合为高频数字信号传输给eeg信号分析系统。

本实施例中，优选的，如图3-5所示，第三步进行信号解码、预处理、特征提取和分析判别步骤计算流程为：

第一步：对高频数字信号进行解码，还原为多通道的脑电波信号；

第二步：通过回归法、自适应滤波和独立分量分析法，对信号进行滤波和降噪，去除干扰和噪声；

第三步：对处理后的脑电波数据进行时域和频域的参数提取和特征变化，并进行归类；

第四步：使用随机森林机器学习算法计算时域和频域的特征组合，得到睡眠不同阶段的参数；

第五步：通过建立并不断完善睡眠不同阶段的参数特征库，对比分析实时的脑电波信号特征参数是否达到梦境阶段的阈值。

本实施例中，优选的，如图6所示，第四步提醒睡眠者进入梦境状态的反馈步骤具体流程为：

第一步：eeg信号分析系统实时分析睡眠者的脑电波信号特征，当特征参数达到梦境阶段阈值时，传输给特制的eeg信号监测设备刺激指令；

第二步：特制的eeg信号监测设备接收到刺激指令后，控制设备光源发亮，给睡眠者视觉刺激，使睡眠者意识到自己进入梦境状态；

第三步：如实时分析睡眠者的脑电波信号特征参数持续保持在梦境阶段阈值，则持续传输刺激指令给到特制的eeg信号监测设备，持续视觉刺激；

第四步：如睡眠者的脑电波信号特征参数偏离梦境阶段阈值，则eeg信号分析系统停止传输刺激指令到特制的eeg信号监测设备，停止视觉刺激。