本申请涉及移动终端技术领域，具体涉及一种电子装置、设备控制方法及相关产品。
背景技术：
随着智能手机等移动终端的大量普及应用，智能手机能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，智能手机向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。用户通常通过手指触控、语音输入等形式与移动终端进行交互，控制移动终端完成各类功能。
技术实现要素：
本申请实施例提供了一种电子装置、设备控制方法及相关产品，以期实现通过脑电波控制电子装置，提高电子装置控制便捷性和智能性。
第一方面，本申请实施例提供一种电子装置，包括脑电波传感器、处理器和存储器，其中，
所述脑电波传感器，用于采集用户的脑电波信号；
所述存储器，用于存储预设的关键字集合；
所述处理器，用于获取所述关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字；以及用于根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
第二方面，本申请实施例提供一种设备控制方法，应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，所述方法包括：
通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号；
获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字；
根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
第三方面，本申请实施例提供一种设备控制装置，包括应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，所述设备控制装置包括采集单元、获取单元和控制单元，其中，
所述采集单元，用于通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号；
所述获取单元，用于获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字；
所述控制单元，用于根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
第四方面，本申请实施例提供一种电子装置，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第二方面任一方法中的步骤的指令。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
第六方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
可以看出，本申请实施例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，获取预设的关键字集合中与该脑电波信号匹配的目标关键字，最后，根据目标关键字对电子装置进行控制。由于脑电波信号的采集主要受到距离限制，也就是说，只要用户足够靠近电子装置，电子装置即可采集到用户的脑电波，进而进行处理和设备控制，整个过程无需点亮屏幕、唤醒系统，也无需用户手指触碰操作，有利于提高控制便捷性和智能性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a是本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图；
图1b是本申请实施例提供的一种脑电波传感器的结构示意图；
图1c是本申请实施例提供的集成脑电波传感器的电子装置的结构示意图；
图1d是本申请实施例提供的另一种脑电波传感器的结构示意图；
图1e是本申请实施例提供的另一种脑电波传感器的结构示意图；
图1f是本申请实施例提供的一种电极阵列的结构示意图；
图1g是本申请实施例提供的脑电波传感器的信号处理电路的示例图；
图2a是本申请实施例提供的一种设备控制方法的流程示意图；
图2b是本申请实施例提供的脑电波信号的波形示例图；
图2c是本申请实施例提供的以交叠方式使脑电波信号的采样时段以预定时长滑动的示例图；
图2d是本申请实施例提供的一种示例脑电图；
图3是本申请实施例提供的另一种设备控制方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的另一种设备控制方法的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种设备控制装置的功能单元组成框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例所涉及到的电子装置可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(userequipment，ue)，移动台(mobilestation，ms)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子装置。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1a，图1a是本申请实施例提供了一种电子装置100的结构示意图，所述电子装置100包括：壳体110、设置于所述壳体110内的电路板120、脑电波传感器130和设置于所述壳体110上的显示屏140，所述电路板120上设置有处理器121和存储器122，所述脑电波传感器120以及存储器122与所述处理器121连接，所述处理器121连接所述显示屏140；所述电子装置100可以包括物理按键，也可以不包括物理按键，此处不做唯一限定，其中，
所述脑电波传感器120，用于采集用户的脑电波信号；
所述存储器122，用于存储预设的关键字集合；
所述处理器121，用于获取所述关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字；以及用于根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
其中，脑电波传感器120又可以称为脑电波芯片、脑电波接收器等，该脑电波传感器120集成在电子装置中，具有专用信号处理电路，并与电子装置的处理器连接，按照采集信号类型可以分为电流式脑电波传感器120和电磁式脑电波传感器120，电流式脑电波传感器120采集脑皮层产生的生物电流，电磁式脑电波传感器120采集人脑活动时辐射的电磁波。可以理解的是，该脑电波传感器120的具体形态可以是多种多样的，此处不做唯一限定。
举例来说，如图1b所示，该脑电波传感器120可以包括天线模块和信号处理模块，具体可以集成在电子装置的主电路板上，天线模块采集人脑活动时产生的电磁波信号，信号处理模块针对该电磁波信号执行去噪、滤波等处理，最终形成基准脑电波信号发送给处理器进行处理。
又举例来说，如图1c和1d所示，该脑电波传感器120可以包括穿戴式信号采集器，该穿戴式信号采集器可以收容于如图1c所示的电子装置的后壳的收容腔内(该穿戴式信号采集器的具体位置不做唯一限定)，使用时，如图1d所示，穿戴式信号采集器与电子装置本端有线连接或者无线连接(无线连接对应穿戴式信号采集器集成有无线通讯模块与电子装置本端通信连接)。
再举例来说，如图1e至1g所示，该脑电波传感器120可以包括电极阵列和信号处理模块，其中，该电子阵列埋入头皮中捕获神经元的电信号，电极部分的结构为针状整列，该信号处理电路部分可以包括仪表放大器、低通滤波电路、高通滤波电路、模数a/d转换电路以及接口电路等。
其中，处理器121包括应用处理器和基带处理器，处理器是电子装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子装置的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行电子装置的各种功能和处理数据，从而对电子装置进行整体监控。其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器中。存储器122可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行电子装置的各种功能应用以及数据处理。存储器122可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据电子装置的使用所创建的数据等。此外，存储器122可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
具体实现中，电子装置可以控制所述脑电波传感器120在静止状态下以低功率模式工作，在运动状态下以高频率模式工作，以此降低功耗。
可以看出，本申请实施例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，获取预设的关键字集合中与该脑电波信号匹配的目标关键字，最后，根据目标关键字对电子装置进行控制。由于脑电波信号的采集主要受到距离限制，也就是说，只要用户足够靠近电子装置，电子装置即可采集到用户的脑电波，进而进行处理和设备控制，整个过程无需点亮屏幕、唤醒系统，也无需用户手指触碰操作，有利于提高控制便捷性和智能性。
在一个可能的示例中，在所述获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字方面，所述处理器121具体用于：对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；以及用于对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；以及用于提取所述目标脑电波信号的特征值；以及用于确定所述关键字集合中与所述特征值对应的关键字为与所述目标关键字，所述关键字集合包括特征值与关键字之间的对应关系。
可见，本示例中，由于用户在冥想不同关键字状态下脑电波信号存在差异，从而特征值也存在差异，故而电子装置能够通过确定脑电波信号的特征值，再根据该特征值即可快速确定用户希望电子装置执行的操作所对应的目标关键字，有利于提高电子装置对脑电波信号进行语义解析的准确度和实时性。
在本可能的示例中，所述处理器121还用于：获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；以及用于确定每组脑电波信号对应的特征值；以及用于确定所述多组脑电波信号对应的多个特征值的平均值；以及用于建立所述平均值与所述目标关键字的对应关系；以及用于在所述关键字集合中添加所述平均值与所述目标关键字的对应关系。
可见，本示例中，电子装置通过反复多次采集用户冥想同一目标关键字状态的脑电波信号，并加权平均得到高度适配目标关键字的特征值，从而提高电子装置识别用户指示的准确度。
在一个可能的示例中，在所述获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字方面，所述处理器121具体用于：对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；以及用于对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；以及用于根据所述目标脑电波信号生成脑电图；以及用于获取脑电图模板集合中与所述脑电图匹配的目标脑电图模板；以及用于确定所述关键字集合中与所述目标脑电图模板匹配的关键字为所述目标关键字，所述关键字集合包括脑电图模板与关键字之间的对应关系。
可见，本示例中，电子装置基于波形比较，能够快速识别出匹配当前脑电波信号的脑电图模板，从而准确查找到对应的目标关键字，提高电子装置识别目标关键字的实时性和准确度。
在本可能的示例中，所述处理器121还用于：获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；以及用于生成每组脑电波信号对应的脑电图；以及用于根据所述多组脑电波信号对应的多个脑电图生成所述目标脑电图模板；以及用于建立所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系；以及用于在所述关键字集合中添加所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系。
可见，本示例中，电子装置能够反复采集用户冥想同一目标关键字状态下的脑电波信号，最终得到匹配度较高的脑电图作为脑电图模板，提高电子装置识别目标关键字的准确度。
请参阅图2a，图2a是本申请实施例提供了一种设备控制方法的流程示意图，应用于如图1a所述的电子装置，应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，如图所示，本设备控制方法包括：
s201，电子装置通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号；
s202，所述电子装置获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字；
其中，所述关键字集合包括关键字，该关键字为用户希望电子装置执行特定功能时所冥想的特定单词、词汇或短语，例如用户希望电子装置执行拍照功能时所冥想的特定词汇为“拍照”，又例如用户希望电子装置执行音乐播放功能时所冥想的特定词汇为“音乐”or“music”，一般情况下，用户希望电子装置所执行的功能与对应所冥想的关键字从语义上来理解是正向关联的，当然，也可能存在非正相关联(如反向关联)的情况，例如，用户希望电子装置执行点亮屏幕操作所冥想的关键字为“1”，又例如，用户希望电子装置执行报警操作所冥想的关键字为“安全”，也就是说，用户希望电子装置执行的操作与所冥想的关键字之间的关联关系是无法做唯一限定，针对不同的用户，此种关联关系会千差万别。
此外，用户希望电子装置执行的操作至少包括以下任意一种：音频播放、视频播放、拍照、解锁、快充、相册展示、游戏启动、屏幕调整(包括界面调整、锁屏杂志调整、壁纸变更)、支付、工作模式调整、电话呼叫与接听、应用启动、下载、搜索等，此处不做唯一限定。
s203，所述电子装置根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
具体实现中，电子装置能够根据关键字生成对应的控制指令，触发电子装置根据该控制指令执行预设功能，该预设功能为用户所希望执行的操作，如解锁、支付、视频播放、进度控制、音量调整等，此处不做唯一限定。
其中，所述电子装置根据关键字生成对应的控制指令的具体实现方式可以是：所述电子装置获取所述预设功能关联的映射关系，确定所述映射关系中与所述目标关键字对应的控制指令，所述映射关系包括关键字与控制指令之间的对应关系。举例来说，预设功能为转账功能，该支付功能关联的映射关系包括关键字“1”与大额转账(如五千元)控制指令的对应关系，以及关键字“2”与小额转账(如1千元)控制指令之间的对应关系，且电子装置获取目标关键字为2，则通过查询该映射关系能够确定对应的控制指令为小额转账控制指令，根据该指令执行小额转账操作。可见电子装置针对预设功能，能够通过查询映射关系快速准确的确定当前预设功能场景下所需要执行的具体操作，提高电子装置控制准确度和便捷性。
可以看出，本申请实施例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，获取预设的关键字集合中与该脑电波信号匹配的目标关键字，最后，根据目标关键字对电子装置进行控制。由于脑电波信号的采集主要受到距离限制，也就是说，只要用户足够靠近电子装置，电子装置即可采集到用户的脑电波，进而进行处理和设备控制，整个过程无需点亮屏幕、唤醒系统，也无需用户手指触碰操作，有利于提高控制便捷性和智能性。
在一个可能的示例中，所述电子装置获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字，包括：所述电子装置对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；提取所述目标脑电波信号的特征值；确定所述关键字集合中与所述特征值对应的关键字为与所述目标关键字，所述关键字集合包括特征值与关键字之间的对应关系。
具体实现中，所述电子装置可以采用希尔伯特-黄变换(hibert-huangtransform，hht)算法对所述脑电波信号进行识别。首先求出所述脑电波信号x(t)中所有的极值点，接着采用三次样条函数对极大值点和极小值点进行包络拟合，然后计算出包络线的平均值m(t)。并通过h(t)＝x(t)-m(t)判断是否满足本质模式函数(intrisicmodefunction，imf)条件。在满足imf条件后进行hibert变化，且构造解析函数，然后求瞬时频率，获得希尔伯特瞬时能量谱，最后采用贝叶斯决策分类选取特征值。
此外，电子装置还可以基于由短时间序列构成的脑电波信号x1(t)、x2(t)、x3(t)、x4(t)、x5(t)、通过共同空间模式csp方法连续地计算特征值fp。如图2b所示，电子装置首先在每个脑电波信号xn(t)(n＝1～5)中设定与间隔t1对应的帧，并计算每个脑电波信号在间隔t1内的fs×t1(fs：采样频率)个点处的值(脑数据)dn(1)至dn(fs×t1)。如上所述，电子装置分别从脑电仪1的电极1a至1e的信号x1(t)、x2(t)、x3(t)、x4(t)、x5(t)提取脑数据d1(1)至d1(fs×t1)、d2(1)至d2(fs×t1)、d3(1)至d3(fs×t1)、d4(1)至d4(fs×t1)、d5(1)至d5(fs×t1)。然后，电子装置基于提取的脑数据产生5(电极数)×fs×t1(采样时段t1内的脑数据项数)的矩阵e。
此外，电子装置基于所产生的矩阵e和通过已知的csp方法获得的滤波w1和w1通过以下公式(1)计算特征值fp。
fp＝var(zp)σi＝12var(zt)＝var(wpe)σi＝12var(wie)]](1)式
其中“var(zp)”表示数据序列zp的方差。
此外，电子装置相继地计算在每个预定的短时间t2(例如，t2＝125ms)处的特征值fp。具体地，如图2c所示，通过在每个脑电波信号xn(t)中以交叠方式使采样时段t1以每个预定短时间(预定间隔)t2滑动，电子装置相继地产生矩阵e，并连续地计算特征值fp。
电子装置基于计算得到的特征值fp以例如线性支持向量机svm的学习功能执行信号处理，确定对应的关键字，最终产生控制信号对电子装置进行控制。
可见，本示例中，由于用户在冥想不同关键字状态下脑电波信号存在差异，从而特征值也存在差异，故而电子装置能够通过确定脑电波信号的特征值，再根据该特征值即可快速确定用户希望电子装置执行的操作所对应的目标关键字，有利于提高电子装置对脑电波信号进行语义解析的准确度和实时性。
在本可能的示例中，所述方法还包括：所述电子装置获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；确定每组脑电波信号对应的特征值；确定所述多组脑电波信号对应的多个特征值的平均值；建立所述平均值与所述目标关键字的对应关系；在所述关键字集合中添加所述平均值与所述目标关键字的对应关系。
其中，基于前述用户希望电子装置执行功能与冥想的关键字之间的关联关系可知，不同用户对应的关联关系也不同，但对于同一用户，是可以通过训练得到相同操作所对应的稳定的关键字的。也就是说，针对目标操作，用户可以通过反复冥想同一目标关键字，一方面用户自己强化该目标操作与该目标关键字的关联关系，另一方面电子装置可以反复采集用户冥想状态下的脑电波信号，得到更为精确的特征值。
可见，本示例中，电子装置通过反复多次采集用户冥想同一目标关键字状态的脑电波信号，并加权平均得到高度适配目标关键字的特征值，从而提高电子装置识别用户指示的准确度。
在一个可能的示例中，所述电子装置获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字，包括：所述电子装置对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；根据所述目标脑电波信号生成脑电图；获取脑电图模板集合中与所述脑电图匹配的目标脑电图模板；确定所述关键字集合中与所述目标脑电图模板匹配的关键字为所述目标关键字，所述关键字集合包括脑电图模板与关键字之间的对应关系。
其中，脑电图模板类似于指纹识别中的指纹模板，该模板具有信息参照性质，由于不同用户在冥想不同关键字时人脑活动状态互不相同，对应的，由人脑活动所产生的脑电波信号也互不相同，而脑电图模板既可以正向关联用户的此种独特的生理特征属性，故而可以像指纹模板一样，用于关键字等信息的识别。所述电子装置能够对脑电图的频率、幅值等特征进行分析，确定当前脑电波信号对应的脑电图与脑电图模板集合中每个脑电图模板的匹配度，从而确定匹配度最高的和/或高于预设阈值的脑电图模板为匹配的目标脑电图模板。
具体实现中，所述电子装置获取脑电图模板集合中与所述脑电图匹配的目标脑电图模板的具体实现方式可以是：确定所述脑电图中的波形特征周期；以及用于按照所述波形特征周期将所述脑电图划分为多个分段脑电图；以及用于将每个分段脑电图与脑电图模板集合中的脑电图模板进行比对，获取所述每个分段脑电图匹配的脑电图模板；以及用于确定所述多个分段脑电图对应的多个脑电图模板中重复度最高的脑电图模板为与所述脑电图匹配的目标脑电图模板。
举例来说，如图2d所示，假设电子装置当前采集的脑电波信号形成的脑电图包括100个波形特征周期，则可以将该当前的脑电图按照波形特征周期进行拆分，拆分为至少5个分段脑电图，分别为分段脑电图1、分段脑电图2、分段脑电图3、分段脑电图4、分段脑电图5，其中每个分段脑电图占据20个特征周期，具体的，分段脑电图1对应波形特征周期1-20，分段脑电图2对应波形特征周期21-40，分段脑电图3对应波形特征周期41-60，分段脑电图4对应波形特征周期61-80，分段脑电图5对应波形特征周期81-100，分别将每个分段脑电图与脑电图模板库进行比较，每个分段脑电图都对应一个匹配度最高的脑电图模板，具体的，分段脑电图1对应脑电图模板a，分段脑电图2对应脑电图模板a，分段脑电图3对应脑电图模板b，分段脑电图4对应脑电图模板a、分段脑电图5对应脑电图模板a，则确定重复度最高的脑电图模板a为当前的脑电图对应的脑电图模板。
可见，考虑到人脑波动性，电子装置基于用户当前的脑电图的波形特征周期，将该脑电图划分为多个分段脑电图，并针对每个分段脑电图进行模板比对，得到每个分段脑电图对应的脑电图模板后，将模板重复度最高的脑电图模板确定为与当前的脑电图匹配的脑电图模板，如此可以将因人脑的波动性而产生的异常脑电波信号对应的部分脑电图及时剔除，避免异常波动的部分脑电图影响匹配结果，有利于提高脑电图模板的匹配准确度，提高疲劳度检测的精确度。
可见，本示例中，电子装置基于波形比较，能够快速识别出匹配当前脑电波信号的脑电图模板，从而准确查找到对应的目标关键字，提高电子装置识别目标关键字的实时性和准确度。
在本可能的示例中，所述方法还包括：所述电子装置获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；生成每组脑电波信号对应的脑电图；根据所述多组脑电波信号对应的多个脑电图生成所述目标脑电图模板；建立所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系；在所述关键字集合中添加所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系。
其中，用户希望电子装置执行的操作与所冥想关键字之间的关联关系是可以通过训练进行强化的。
可见，本示例中，电子装置能够反复采集用户冥想同一目标关键字状态下的脑电波信号，最终得到匹配度较高的脑电图作为脑电图模板，提高电子装置识别目标关键字的准确度。
与上述图2a所示的实施例一致的，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种设备控制方法的流程示意图，应用于如图1a所述的电子装置，应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，如图所示，本设备控制方法包括：
s301，电子装置获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；
s302，所述电子装置确定每组脑电波信号对应的特征值；
s303，所述电子装置确定所述多组脑电波信号对应的多个特征值的平均值；
s304，所述电子装置建立所述平均值与所述目标关键字的对应关系；
s305，所述电子装置在所述关键字集合中添加所述平均值与所述目标关键字的对应关系。
s306，所述电子装置通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号；
s307，所述电子装置对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；
s308，所述电子装置对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；
s309，所述电子装置提取所述目标脑电波信号的特征值；
s3010，所述电子装置确定所述关键字集合中与所述特征值对应的关键字为与所述目标关键字，所述关键字集合包括特征值与关键字之间的对应关系。
s3011，所述电子装置根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
可以看出，本申请实施例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，获取预设的关键字集合中与该脑电波信号匹配的目标关键字，最后，根据目标关键字对电子装置进行控制。由于脑电波信号的采集主要受到距离限制，也就是说，只要用户足够靠近电子装置，电子装置即可采集到用户的脑电波，进而进行处理和设备控制，整个过程无需点亮屏幕、唤醒系统，也无需用户手指触碰操作，有利于提高控制便捷性和智能性。
此外，由于用户在冥想不同关键字状态下脑电波信号存在差异，从而特征值也存在差异，故而电子装置能够通过确定脑电波信号的特征值，再根据该特征值即可快速确定用户希望电子装置执行的操作所对应的目标关键字，有利于提高电子装置对脑电波信号进行语义解析的准确度和实时性。
此外，电子装置通过反复多次采集用户冥想同一目标关键字状态的脑电波信号，并加权平均得到高度适配目标关键字的特征值，从而提高电子装置识别用户指示的准确度。
与上述图2a所示的实施例一致的，请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种设备控制方法的流程示意图，应用于如图1a所述的电子装置。如图所示，本设备控制方法包括：
s401，电子装置获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；
s402，所述电子装置生成每组脑电波信号对应的脑电图；
s403，所述电子装置根据所述多组脑电波信号对应的多个脑电图生成所述目标脑电图模板；
s404，所述电子装置建立所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系；
s405，所述电子装置在所述关键字集合中添加所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系。
s406，所述电子装置通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号；
s407，所述电子装置对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；
s408，所述电子装置对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；
s409，所述电子装置根据所述目标脑电波信号生成脑电图；
s4010，所述电子装置获取脑电图模板集合中与所述脑电图匹配的目标脑电图模板；
s4011，所述电子装置确定所述关键字集合中与所述目标脑电图模板匹配的关键字为所述目标关键字，所述关键字集合包括脑电图模板与关键字之间的对应关系。
s4012，所述电子装置根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
可以看出，本申请实施例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，获取预设的关键字集合中与该脑电波信号匹配的目标关键字，最后，根据目标关键字对电子装置进行控制。由于脑电波信号的采集主要受到距离限制，也就是说，只要用户足够靠近电子装置，电子装置即可采集到用户的脑电波，进而进行处理和设备控制，整个过程无需点亮屏幕、唤醒系统，也无需用户手指触碰操作，有利于提高控制便捷性和智能性。
此外，电子装置基于波形比较，能够快速识别出匹配当前脑电波信号的脑电图模板，从而准确查找到对应的目标关键字，提高电子装置识别目标关键字的实时性和准确度。
此外，电子装置能够反复采集用户冥想同一目标关键字状态下的脑电波信号，最终得到匹配度较高的脑电图作为脑电图模板，提高电子装置识别目标关键字的准确度。
与上述图2a、图3、图4所示的实施例一致的，请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图，如图所示，该电子装置包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行以下步骤的指令；
通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号；
获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字；
根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
可以看出，本申请实施例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，获取预设的关键字集合中与该脑电波信号匹配的目标关键字，最后，根据目标关键字对电子装置进行控制。由于脑电波信号的采集主要受到距离限制，也就是说，只要用户足够靠近电子装置，电子装置即可采集到用户的脑电波，进而进行处理和设备控制，整个过程无需点亮屏幕、唤醒系统，也无需用户手指触碰操作，有利于提高控制便捷性和智能性。
在一个可能的示例中，在所述获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；以及用于对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；以及用于提取所述目标脑电波信号的特征值；以及用于确定所述关键字集合中与所述特征值对应的关键字为与所述目标关键字，所述关键字集合包括特征值与关键字之间的对应关系。
在本可能的示例中，所述程序还包括用于执行以下操作的指令：获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；以及用于确定每组脑电波信号对应的特征值；以及用于确定所述多组脑电波信号对应的多个特征值的平均值；以及用于建立所述平均值与所述目标关键字的对应关系；以及用于在所述关键字集合中添加所述平均值与所述目标关键字的对应关系。
在一个可能的示例中，在所述获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；以及用于对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；以及用于根据所述目标脑电波信号生成脑电图；以及用于获取脑电图模板集合中与所述脑电图匹配的目标脑电图模板；以及用于确定所述关键字集合中与所述目标脑电图模板匹配的关键字为所述目标关键字，所述关键字集合包括脑电图模板与关键字之间的对应关系。
在本可能的示例中，所述程序还包括用于执行以下操作的指令：获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；以及用于生成每组脑电波信号对应的脑电图；以及用于根据所述多组脑电波信号对应的多个脑电图生成所述目标脑电图模板；以及用于建立所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系；以及用于在所述关键字集合中添加所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对电子装置进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
图6是本申请实施例中所涉及的设备控制装置600的功能单元组成框图。该设备控制装置600应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，该设备控制装置600包括采集单元601、获取单元602和控制单元603，其中，
所述采集单元601，用于通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号；
所述获取单元602，用于获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字；
所述控制单元603，用于根据所述目标关键字对所述电子装置进行控制。
可以看出，本申请实施例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，获取预设的关键字集合中与该脑电波信号匹配的目标关键字，最后，根据目标关键字对电子装置进行控制。由于脑电波信号的采集主要受到距离限制，也就是说，只要用户足够靠近电子装置，电子装置即可采集到用户的脑电波，进而进行处理和设备控制，整个过程无需点亮屏幕、唤醒系统，也无需用户手指触碰操作，有利于提高控制便捷性和智能性。
在一个可能的示例中，在所述获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字方面，所述获取单元602具体用于：对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；以及用于对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；以及用于提取所述目标脑电波信号的特征值；以及用于确定所述关键字集合中与所述特征值对应的关键字为与所述目标关键字，所述关键字集合包括特征值与关键字之间的对应关系。
在本可能的示例中，所述设备控制装置600还包括确定单元、第一建立单元和第一添加单元，
所述获取单元602，还用于获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；
所述确定单元，用于确定每组脑电波信号对应的特征值；
所述确定单元，还用于确定所述多组脑电波信号对应的多个特征值的平均值；
所述第一建立单元，用于建立所述平均值与所述目标关键字的对应关系；
所述添加单元，用于在所述关键字集合中添加所述平均值与所述目标关键字的对应关系。
在一个可能的示例中，在所述获取预设的关键字集合中与所述脑电波信号匹配的目标关键字方面，所述获取单元601具体用于：对所述脑电波信号进行去噪及滤波处理，得到参考脑电波信号；以及用于对所述参考脑电波信号进行模数a/d转换，得到目标脑电波信号；以及用于根据所述目标脑电波信号生成脑电图；以及用于获取脑电图模板集合中与所述脑电图匹配的目标脑电图模板；以及用于确定所述关键字集合中与所述目标脑电图模板匹配的关键字为所述目标关键字，所述关键字集合包括脑电图模板与关键字之间的对应关系。
在本可能的示例中，所述设备控制装置600还包括生成单元、第二建立单元、第二添加单元，
所述获取单元602，还用于获取用户在冥想所述目标关键字状态下的多组脑电波信号；
所述生成单元，用于生成每组脑电波信号对应的脑电图；
所述生成单元，还用于根据所述多组脑电波信号对应的多个脑电图生成所述目标脑电图模板；
所述第二建立单元，用于建立所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系；
所述第二添加单元，用于在所述关键字集合中添加所述目标脑电图模板与所述目标关键字的对应关系。
其中，获取单元601可以是加速度传感器，生成单元602、提取单元603和模型处理单元604可以是处理器。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括移动终端。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括移动终端。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：read-onlymemory，简称：rom)、随机存取器(英文：randomaccessmemory，简称：ram)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。