一种基于脑电波控制的学习系统的制作方法

本发明涉及脑电波技术领域，具体为一种基于脑电波控制的学习系统。

背景技术：

生物电现象是生命活动的基本特征之一，脑电波是众多生物电的一种。人类在进行思维活动时，在大脑产生的生物电信号就是脑电波，这些脑电波信号可以通过放置在头皮的传感器来进行测量和研究。自上世纪以来，通过对脑电波信号的研究，人们已经日趋深人地拓展丰富了对大脑的认识。

随着科技的进步，脑电波控制事物也逐渐出现在人们的日常生活中。它被应用的主要原理是人脑活动时，脑皮质细胞群之间产生一定的电位差形成脑电信号，脑电信号在大脑皮层或头皮表面得到反应，其记录了脑电波的变化，我们通过采集处理大脑皮层或头皮表面的电信号的变化，将脑电波信息提取转化出来用于生产生活的控制需求。

针对脑电波，我们将其与学习设备融合，为了实现人脑直接控制外部设备的目的，我们提出了一种基于脑电波控制的学习系统。

技术实现要素：

针对现有技术存在的上述不足，本发明提供了一种基于脑电波控制的学习系统，本发明根据对脑电波进行分析处理，将脑电波信号分解成学习设备的控制指令，从而实现人脑直接控制，以便于提供更好的学习环境。

本发明提供如下技术方案：一种基于脑电波控制的学习系统，包括脑电波采集器和学习设备；

所述脑电波采集器包括电极片、芯片和蓝牙从机；

通过把人体头部前额和干电极紧密接触来测量脑电波信号，并用芯片采集并处理脑电波信号数据，通过内部芯片对采集的数据进行处理，经蓝牙从机来提供数据发送；

所述学习设备包括处理器、分析模块、蓝牙主机、音频模块、显示模块和资料库；

分析模块与处理器连接，分析模块包括预处理单元、特征提取单元、数据库、识别单元和信号转换单元，将采集的脑电波进行信号滤波处理后输入至特征提取模块，待提取到能够有效反映出操作者真实意图的特征量后，送往分类器进行分类识别，最后将结果转换成控制指令；

蓝牙主机与处理器连接，脑电波采集器通过蓝牙从机与学习设备的蓝牙主机进行连通，实现数据传输；

音频模块和显示模块均与处理器连接，通过音频模块和显示模块播放学习资料；

资料库与处理器连接，主要用于存储学习视频和文字资料。

优选的，所述脑电波采集器的主要应用thinkgeartm传感器技术。

优选的，所述预处理单元将采集到脑电波利用硬件滤波器滤除工频干扰噪声，而其他生物电噪声、环境噪声等，通过软件算法进行消除。

优选的，所述特征提取单元主要从脑电波信号中提取出能够有效地表征操作者实际意图的特征向量，针对100个基准样本进行eeg频带能量分析，并对每个样本使用周期图法计算各频段的能量和能量占比，以实现对不同频段eeg信号的特征提取。

优选的，所述数据库根据得到的eeg信号的特征集合，在学习设备内完成脑电波特征数据库的神经网络训练模型的构建。

优选的，所述识别单元对提取到的脑电波信号进行特征选择，通过最佳分类器对实时采集到eeg信号进行识别，得出操作者的真实意图信息。

优选的，所述信号转换单元将解析出的操作者实际控制意图转换成学习设备的操控指令，如：开启会关闭学习设备、进入学习设备内功能菜单界面。

与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：

该基于脑电波控制的学习系统，通过获取意念脑电波信号并作为处理对象，在提取信号特征后构建训练库，并最终实现对学习设备控制的系统，操作者能够使用意念操作学习设备，并根据需求进行功能切换，如此通过系统进行学习，只需意念控制便可，减少手动操作步骤，可为用户提供更好的学习空间。

附图说明

图1为本发明结构示意图。

具体实施方式

为了使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例的技术方案进行清楚、完整地描述，为了保持本公开实施例的以下说明清楚且简明，本公开省略了已知功能和已知部件的详细说明，以避免不必要地混淆本发明的概念。

请参阅图1，一种基于脑电波控制的学习系统，包括脑电波采集器和学习设备；

所述脑电波采集器包括电极片、芯片和蓝牙从机；

通过把人体头部前额和干电极紧密接触来测量脑电波信号，并用芯片采集并处理脑电波信号数据，通过内部芯片对采集的数据进行处理，经蓝牙从机来提供数据发送。

所述学习设备包括处理器、分析模块、蓝牙主机、音频模块、显示模块和资料库；

分析模块与处理器连接，分析模块包括预处理单元、特征提取单元、数据库、识别单元和信号转换单元，将采集的脑电波进行信号滤波处理后输入至特征提取模块，待提取到能够有效反映出操作者真实意图的特征量后，送往分类器进行分类识别，最后将结果转换成控制指令；

蓝牙主机与处理器连接，脑电波采集器通过蓝牙从机与学习设备的蓝牙主机进行连通，实现数据传输；

音频模块和显示模块均与处理器连接，通过音频模块和显示模块播放学习资料。

资料库与处理器连接，主要用于存储学习视频和文字资料，用户进入资料库可查询资料并选择相应的资料进行学习，并可通过音频模块和显示模块进行显示，以方便学习。

优选的，所述脑电波采集器的主要应用thinkgeartm传感器技术。

预处理单元将采集到脑电波利用硬件滤波器滤除工频干扰噪声，而其他生物电噪声、环境噪声等，通过软件算法进行消除。

特征提取单元主要从脑电波信号中提取出能够有效地表征操作者实际意图的特征向量，针对100个基准样本进行eeg频带能量分析，并对每个样本使用周期图法计算各频段的能量和能量占比，以实现对不同频段eeg信号的特征提取。

数据库根据得到的eeg信号的特征集合，在学习设备内完成脑电波特征数据库的神经网络训练模型的构建。

识别单元对提取到的脑电波信号进行特征选择，通过最佳分类器对实时采集到eeg信号进行识别，得出操作者的真实意图信息。

所述信号转换单元将解析出的操作者实际控制意图转换成学习设备的操控指令，如：开启会关闭学习设备、进入学习设备内功能菜单界面。

以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。

技术特征：

1.一种基于脑电波控制的学习系统，其特征在于：包括脑电波采集器和学习设备；

所述脑电波采集器包括电极片、芯片和蓝牙从机；

通过把人体头部前额和干电极紧密接触来测量脑电波信号，并用芯片采集并处理脑电波信号数据，通过内部芯片对采集的数据进行处理，经蓝牙从机来提供数据发送；

所述学习设备包括处理器、分析模块、蓝牙主机、音频模块、显示模块和资料库；

分析模块与处理器连接，分析模块包括预处理单元、特征提取单元、数据库、识别单元和信号转换单元，将采集的脑电波进行信号滤波处理后输入至特征提取模块，待提取到能够有效反映出操作者真实意图的特征量后，送往分类器进行分类识别，最后将结果转换成控制指令；

蓝牙主机与处理器连接，脑电波采集器通过蓝牙从机与学习设备的蓝牙主机进行连通，实现数据传输；

音频模块和显示模块均与处理器连接，通过音频模块和显示模块播放学习资料；

资料库与处理器连接，主要用于存储学习视频和文字资料。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑电波控制的学习系统，其特征在于：所述脑电波采集器的主要应用thinkgeartm传感器技术。

3.根据权利要求1所述的一种基于脑电波控制的学习系统，其特征在于：所述预处理单元将采集到脑电波利用硬件滤波器滤除工频干扰噪声，而其他生物电噪声、环境噪声等，通过软件算法进行消除。

4.根据权利要求1所述的一种基于脑电波控制的学习系统，其特征在于：所述特征提取单元主要从脑电波信号中提取出能够有效地表征操作者实际意图的特征向量，针对100个基准样本进行eeg频带能量分析，并对每个样本使用周期图法计算各频段的能量和能量占比，以实现对不同频段eeg信号的特征提取。

5.根据权利要求1所述的一种基于脑电波控制的学习系统，其特征在于：所述数据库根据得到的eeg信号的特征集合，在学习设备内完成脑电波特征数据库的神经网络训练模型的构建。

6.根据权利要求1所述的一种基于脑电波控制的学习系统，其特征在于：所述识别单元对提取到的脑电波信号进行特征选择，通过最佳分类器对实时采集到eeg信号进行识别，得出操作者的真实意图信息。

7.根据权利要求1所述的一种基于脑电波控制的学习系统，其特征在于：所述信号转换单元将解析出的操作者实际控制意图转换成学习设备的操控指令，如：开启会关闭学习设备、进入学习设备内功能菜单界面。

技术总结
本发明涉及脑电波技术领域，且公开了一种基于脑电波控制的学习系统，包括脑电波采集器和学习设备；所述脑电波采集器包括电极片、芯片和蓝牙从机；通过把人体头部前额和干电极紧密接触来测量脑电波信号，并用芯片采集并处理脑电波信号数据，通过内部芯片对采集的数据进行处理，经蓝牙从机来提供数据发送。该基于脑电波控制的学习系统，通过获取意念脑电波信号并作为处理对象，在提取信号特征后构建训练库，并最终实现对学习设备控制的系统，操作者能够使用意念操作学习设备，并根据需求进行功能切换，如此通过系统进行学习，只需意念控制便可，减少手动操作步骤，可为用户提供更好的学习空间。

技术研发人员：孔祥增;祁君;高建梁;郑慧如;王晖
受保护的技术使用者：南昌达甘科技有限公司
技术研发日：2021.05.25
技术公布日：2021.08.06