[发明专利]一种通过处理脑电波识别眨眼力度的算法

权利要求书

1.一种通过处理脑电波识别眨眼力度的算法，其特征是，包括如下步骤：

步骤1：以耳垂作为参考接地，测量脑门的电压，观察脑电波的波形图；

步骤2：设定一个正向阀值值和一个负向阀值；把脑电波的幅值高于正向阀值称为事件A，把脑电波的幅值低于负向阀值称为事件B；

步骤3：在脑电波的波形图的每一工作周期内，先测量脑电波幅值x；

步骤4：通过公式（1）进行迭代，求出脑电波幅值x的均值的近似值Yn

迭代公式（1）为：Y_n=（1-k）Y_n-1+kx_n      （1）

公式（1）中，x_n为第n时刻测到脑电波的幅值；Y_n为第n次迭代时，幅值x的均值的近似值；k为常数，n为自然数；（如果k越小，Yn就越接近真正的x均值的近似值，但是自适应的速度就越慢。通常k取0.005。）

步骤5：通过公式（2）进行迭代，求出脑电波幅值x的均方值Z_n的近似值；

迭代公式（2）为：Z_n=（1-k）Z_n-1+kx_n²        （2）

公式（2）中，x_n为第n时刻测到脑电波的幅值；Z_n为第n次迭代时，幅值x的均方值的近似值；k为常数，n为自然数。

步骤6：通过公式（3）求取x的近似值的方差Var（x）；

Var（x）=E(x²)-[E(x)]²           （3）；

公式（3），x为脑电波的幅值，E(x)为脑电波幅值的均值，E(x²)脑电波幅值的均方值，Var（x）为脑电波幅值的方差；

步骤7：通过公式（4），对x进行标准化；

s=x-E(x)Var(x)---(4)]]>

公式（4），x为脑电波的幅值，E(x)为脑电波幅值的均值，Var（x）为脑电波幅值的方差；S为x标准化后的值。

2.根据权利要求1所述的一种通过处理脑电波识别眨眼力度的算法，其特征是，所述步骤7中，采用公式（5），对x进行标准化；

s2=sgn(x)[x-E(x)]2Var(x)---(5).]]>

其中，x为脑电波的幅值，E(x)为脑电波幅值的均值，Var（x）为脑电波幅值的方差；S为x标准化后的值；函数sgn（x）表示：当x大于等于0时，其值为1；当x小于等于0时，其值为-1。