本发明涉及脑电波
技术领域：
，尤其涉及一种基于脑电波的人脑喜好度检测方法及装置。
背景技术：
：随着电子技术的不断发展，脑电波检测技术也取得了很大的进步，脑电波的应用也越来越多。目前，利用脑电产品可以检测脑电波数据，并对脑电波数据进行处理来实现控制应用。现有技术中的控制应用大多是根据脑电波检测结果来完成对某一程序的控制，如对某一游戏的控制，以实时的显示大脑的状态。由于脑电波信号是一种微弱的电信号，加上脑波检测装置本身存在误差和干扰，加上人脑对于不同的事物的喜好度不同，如何利用采集的原始脑波数据实现人脑对不同事物喜好度的判断，提高用户体验，已成为业内急需解决的问题。有鉴于此，有必要提出对目前的脑电波应用技术进行进一步的改进。技术实现要素：为解决上述至少一技术问题，本发明的主要目的是提供一种基于脑电波的人脑喜好度检测方法。为实现上述目的，本发明采用的一个技术方案为：提供一种基于脑电波的人脑喜好度检测方法，包括：在用户大脑处于放松状态下时，利用脑波芯片获取用户在观察事物或所处环境所产生的脑波原始数据，以及脑波原始数据信号强度的信号值；对获取的信号值的状态是否突变进行判断，当所有采集的信号值在采集周期内均处于预设状态时，对每次采集的脑波原始数据进行暂存；对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据；根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，计算出大脑对事物或环境的喜好度，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据的信号值处于预设状态。其中，所述对获取的信号值的状态是否突变进行判断的步骤，还包括：当任一采集的信号值在采集周期内处于突变状态时，对该周期内所暂存的脑波原始数据进行删除，并重新获取采集周期内的脑波原始数据及信号值。其中，所述对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据的步骤，具体包括：对在采集周期内暂存的脑波原始数据进行均值处理得到均值结果，以及进行方差处理得到方差结果；根据均值结果与方差结果计算出平均值，并以该平均值作为脑波基线数据。其中，所述根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，计算出大脑对事物或环境的喜好度的步骤，具体包括：获取并暂存下一时刻所采集的脑波原始数据，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据为0状态；比较脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，并计算出两者的方差值；根据方差值落入预设的多个方差阈值范围，输出对应的人脑喜好度，其中，每一段方差阈值与一人脑喜好度值对应。其中，所述根据方差值落入预设的多个方差阈值范围，输出对应的人脑喜好度值步骤，具体包括：所述预设的多个方差阈值分成第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)，其中，所述第一方差阈值对应喜好度值为1，第二方差阈值对应喜好度值为2，第三方差阈值对应喜好度值为3，以及第四方差阈值对应喜好度值为4；在方差值落入第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)时，输出对应的喜好度。为实现上述目的，本发明采用的另一个技术方案为：提供一种基于脑电波的人脑喜好度检测装置，包括：获取模块，用于在用户大脑处于放松状态下时，利用脑波芯片获取用户在观察事物或所处环境所产生的脑波原始数据，以及脑波原始数据信号强度的信号值；判断模块，用于对获取的信号值的状态是否突变进行判断，当所有采集的信号值在采集周期内均处于预设状态时，对每次采集的脑波原始数据进行暂存；处理模块，用于对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据；输出模块，用于根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，输出大脑对事物或环境的喜好度，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据的信号值处于预设状态。其中，所述判断模块，还用于：当任一采集的信号值在采集周期内处于突变状态时，对该周期内所暂存的脑波原始数据进行删除，并重新获取采集周期内的脑波原始数据及信号值。其中，所述处理模块，具体用于：第一计算单元，用于对在采集周期内暂存的脑波原始数据进行均值处理得到均值结果，以及进行方差处理得到方差结果；第二计算单元，用于根据均值结果与方差结果计算出平均值，并以该平均值作为脑波基线数据。其中，所述输出模块，具体用于：获取并暂存下一时刻所采集的脑波原始数据，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据为0状态；比较脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，并计算出两者的方差值；根据方差值落入预设的多个方差阈值范围，输出对应的人脑喜好度，其中，每一段方差阈值与一人脑喜好度值对应。其中，所述输出模块，具体用于：所述预设的多个方差阈值分成第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)，其中，所述第一方差阈值对应喜好度值为1，第二方差阈值对应喜好度值为2，第三方差阈值对应喜好度值为3，以及第四方差阈值对应喜好度值为4；在方差值落入第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)时，输出对应的喜好度。本发明的技术方案主要包括在用户大脑处于放松状态下时，获取用户的脑波原始数据以及对应的信号值，然后判断采集周期内的信号值的状态是否突变，在没有突变时，即当所有采集的信号值在采集周期内均处于预设状态时，对每次采集的脑波原始数据进行暂存；而后对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据；最后根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，计算出大脑对事物或环境的喜好度，如此，无需人脑的判断即可通过数据处理分辨出对事物或环境的喜好度，能够增加娱乐性，提升用户的体验。附图说明为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。图1为本发明一实施例基于脑电波的人脑喜好度检测方法的方法流程图；图2为图1中步骤s30的具体流程图；图3为本发明一实施例基于脑电波的人脑喜好度检测装置的模块方框图；图4为图3中处理模块的模块方框图。本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。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，都属于本发明保护的范围。需要说明，本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。请参照图1，图1为本发明一实施例基于脑电波的人脑喜好度检测方法的方法流程图；在本发明实施例中，该基于脑电波的人脑喜好度检测方法，包括如下步骤：步骤s10、在用户大脑处于放松状态下时，利用脑波芯片tgat获取用户在观察事物或所处环境所产生的脑波原始数据，以及脑波原始数据信号强度的信号值；步骤s20、对获取的信号值的状态是否突变进行判断，当所有采集的信号值在采集周期内均处于预设状态时，对每次采集的脑波原始数据进行暂存；步骤s30、对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据；步骤s40、根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，计算出大脑对事物或环境的喜好度，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据的信号值处于预设状态。根据多次试验结果得到，用户大脑在处于紧张状态时，所采集的脑波原始数据波动较大，而在用户大脑处于放松状态所采集的脑波原始数据较稳定，能够用于后续的脑波分析中。因此，在实施本方案时首先要确保用户大脑处于放松状态。采集脑波原始数据(raw)时，需要对脑波原始数据对应的信号值进行抽样，信号值(signal)为脑电采集设备与大脑接触稳定性，以及触点周围是否存在干扰信号的具体表象，即，信号值表示干扰度。因此，信号值越小，脑波原始数据越真实。本方案采用在信号值处于预设状态下，即0状态，在采集周期内连续多次采集脑波原始数据，该采样周期为1s，如此，可以得到多个脑波原始数据。多个脑波原始数据经过处理可以得到脑波基线数据，进而根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据进行比较，可以通过上述方案得出人脑对事物或环境的喜好度，提升用户体验。具体的，上述的信号值取值范围为：0～200，0表示脑电采集设备与大脑接触良好，信号值越大表示脑电采集设备与大脑接触不良或者触点周围存在干扰信号。本发明的技术方案主要包括在用户大脑处于放松状态下时，获取用户的脑波原始数据以及对应的信号值，然后判断采集周期内的信号值的状态是否突变，在没有突变时，即当所有采集的信号值在采集周期内均处于预设状态时，对每次采集的脑波原始数据进行暂存；而后对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据；最后根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，计算出大脑对事物或环境的喜好度，如此，无需人脑的判断即可通过数据处理分辨出对事物或环境的喜好度，能够增加娱乐性，提升用户的体验。在一具体的实施方式中，所述对获取的信号值的状态是否突变进行判断的步骤，还包括：当任一采集的信号值在采集周期内处于突变状态时，对该周期内所暂存的脑波原始数据进行删除，并重新获取采集周期内的脑波原始数据及信号值。本实施例中，考虑到信号值处于突变状态下，即非0状态，继续采集脑波原始数据影响输出结果的问题，采用将这一采集周期内所采集的脑波原始数据删除，以提高检测结果的准确性。删除后，返回步骤s10，继续对下一采集周期的脑波原始数据进行采集。请参照图2，图2为图1中步骤s30的具体流程图；在一具体的实施方式中，所述对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据的步骤，具体包括：步骤s31、对在采集周期内暂存的脑波原始数据进行均值处理得到均值结果，以及进行方差处理得到方差结果；步骤s32、根据均值结果与方差结果计算出平均值，并以该平均值作为脑波基线数据。具体的，对采集周期内多个脑波原始数据的均值及方差的处理，请参照下述的程序片段，该脑波原始数据有5组。if(start_baseline_data_save＝＝0){if(bdat.signal＝＝0)//确保信号值(signal)为0{bs_raw[baseline_data_rec_cnt]＝(int16_t)raw_data；baseline_data_rec_cnt++；if(baseline_data_rec_cnt>＝2560)//每秒有512帧raw值数据，5秒共2560帧{start_baseline_data_save＝1；is_baseline_data_rec_complete＝1；hzl_ap_algo_init()；//计算5秒内raw值数据平均值(e)及方差(d1)is_ap_algo_init_finished＝1；return；}}上述脑波基线数据为均值结果与方差结果的平均值，脑波基线数据作为基准数据，可以用于本方案中的对下一时刻所采集的脑波原始数据进行进一步的处理。具体的，所述根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，计算出大脑对事物或环境的喜好度的步骤，具体包括：获取并暂存下一时刻所采集的脑波原始数据，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据为0状态；比较脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，并计算出两者的方差值；根据方差值落入预设的多个方差阈值范围，输出对应的人脑喜好度，其中，每一段方差阈值与一人脑喜好度值对应。具体的实现，请参照下述的程序片段，if(is_baseline_data_rec_complete＝＝1){if(is_ap_algo_init_finished＝＝1){if(bdat.signal＝＝0)//确保信号值(signal)为0{if(ap_algo_cnt<512)//每秒有512帧raw值数据{emo_data[ap_algo_cnt]＝(int16_t)raw_data；ap_algo_cnt++；}if(ap_algo_cnt>＝512){ap_algo_cnt＝0；ap＝ap_data_in(xb,emo_data,data_len,1,bvalid,raw_data_buf,task_feats)；//每秒的raw值数据与基线数据(平均值e)比较并计算出方差(d2)，根据方差(d2)的数值范围得出该秒的大脑喜好度数值(ap)}}本实施例中，通过下一时刻获取的脑波原始数据与脑波基线数据可以得出两者的方差值，在方差值落入预设的多个方差阈值范围，输出对应的人脑喜好度值，代表人脑对事物或环境的喜好程度。具体的，所述根据方差值落入预设的多个方差阈值范围，输出对应的人脑喜好度值步骤，具体包括：所述预设的多个方差阈值分成第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)，其中，所述第一方差阈值对应喜好度值为1，第二方差阈值对应喜好度值为2，第三方差阈值对应喜好度值为3，以及第四方差阈值对应喜好度值为4；在方差值落入第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)时，输出对应的喜好度。本实施例中，可以将喜好度值分成四个等级，如表1，根据方差值落入的任一方差阈值范围可以输出对应的人脑喜好度。喜好度值(ap)1234含义一点不喜好低程度喜好中等程度喜好高等程度喜好表1本实施例中，还可以根据喜好度值做进一步的应用，以提高用户的体验。具体的，还包括，筛选出人脑喜好度值最高时所对应的特定事物或环境；根据特定事物或环境匹配相似度在设定范围内的备选事物或环境；该相似度可以根据具体的情景来设计，如对于环境而言，可以是空间大小，环境亮度，环境颜色度等等。将空间大小，环境亮度，环境颜色度做加权取均值，在设定范围内选出备选事物或环境，最后向用户推送备选事物或环境，提升用户的体验。请参照图3，图3为本发明一实施例基于脑电波的人脑喜好度检测装置的模块方框图。本发明的实施例中，该基于脑电波的人脑喜好度检测装置，包括：获取模块10，用于在用户大脑处于放松状态下时，利用脑波芯片获取用户在观察事物或所处环境所产生的脑波原始数据，以及脑波原始数据信号强度的信号值；判断模块20，用于对获取的信号值的状态是否突变进行判断，当所有采集的信号值在采集周期内均处于预设状态时，对每次采集的脑波原始数据进行暂存；处理模块30，用于对在采集周期内暂存的多个脑波原始数据进行处理，得到脑波基线数据；输出模块40，用于根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，输出大脑对事物或环境的喜好度，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据的信号值处于预设状态。在利用获取模块10，获取脑波原始数据时，需要对脑波原始数据对应的信号值进行抽样，信号值(signal)为脑电采集设备与大脑接触稳定性以及触点周围是否存在干扰信号的具体表象，即，信号值表示干扰度。因此，信号值越小，脑波原始数据越真实。通过判断模块20，在信号值处于预设状态下，即0状态，在采集周期内连续多次采集脑波原始数据，该采样周期为1s，如此，可以得到多个脑波原始数据。通过处理模块30，对多个脑波原始数据经过处理可以得到脑波基线数据，进而通过输出模块40，根据脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据进行比较，通过上述方案得出人脑对事物或环境的喜好度，提升用户体验。具体的，所述判断模块20，还用于：当任一采集的信号值在采集周期内处于突变状态时，对该周期内所暂存的脑波原始数据进行删除，并重新获取采集周期内的脑波原始数据及信号值。本实施例中，考虑到信号值处于突变状态下，即非0状态，继续采集脑波原始数据影响输出结果的问题，采用将这一采集周期内所暂存的脑波原始数据删除，以提高检测结果的准确性。删除后，通过获取模块10，继续对下一采集周期的脑波原始数据进行采集。请参照图4，图4为图3中处理模块30的模块方框图。在一具体的实施方式中，所述处理模块30，具体用于：第一计算单元31，用于对在采集周期内暂存的脑波原始数据进行均值处理得到均值结果，以及进行方差处理得到方差结果；第二计算单元32，用于根据均值结果与方差结果计算出平均值，并以该平均值作为脑波基线数据。上述脑波基线数据为均值结果与方差结果的平均值，脑波基线数据作为基准数据，可以用于本方案中的对下一时刻所采集的脑波原始数据进行进一步的处理。具体的，所述输出模块40，具体用于：获取并暂存下一时刻所采集的脑波原始数据，其中，下一时刻所采集的脑波原始数据为0状态；比较脑波基线数据与下一时刻所采集的脑波原始数据，并计算出两者的方差值；根据方差值落入预设的多个方差阈值范围，输出对应的人脑喜好度，其中，每一段方差阈值与一人脑喜好度值对应。本实施例中，通过下一时刻获取的脑波原始数据与脑波基线数据可以得出两者的方差值，在方差值落入预设的任一多个方差阈值范围内时，输出对应的人脑喜好度值，代表人脑对事物或环境的喜好程度。具体的，所述输出模块40，具体用于：所述预设的多个方差阈值分成第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)，其中，所述第一方差阈值对应喜好度值为1，第二方差阈值对应喜好度值为2，第三方差阈值对应喜好度值为3，以及第四方差阈值对应喜好度值为4；在方差值落入第一方差阈值[0，1]、第二方差阈值(1，5]、第三方差阈值(5，10]以及第四方差阈值(10，∞)时，输出对应的喜好度。本实施例中，可以将喜好度值分成四个等级，如表1，根据方差值落入的任一方差阈值范围可以输出对应的人脑喜好度。本实施例中，还可以根据喜好度值做进一步的应用，以提高用户的体验。具体的，还包括，筛选模块，用于筛选出人脑喜好度值最高时所对应的特定事物或环境；匹配模块，用于根据特定事物或环境匹配相似度在设定范围内的备选事物或环境；该相似度可以根据具体的情景来设计，如对于环境而言，可以是空间大小，环境亮度，环境颜色度等等。将空间大小，环境亮度，环境颜色度做加权取均值，在设定范围内选出备选事物或环境，最后根据推送模块，向用户推送备选事物或环境，提升用户的体验。以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的
技术领域：
均包括在本发明的专利保护范围内。当前第1页12