[发明专利]脑电信号与音乐进行匹配的方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及神经科学技术领域，具体涉及脑电信号与音乐进行匹配的方法及其系统。

背景技术

在自然界中存在着许多蕴含丰富信息的符号序列，例如人们创造的语言，人们所定义的乐音(如音乐)、噪音，或者在自然过程中形成的例如基因序列和神经传导信号等。在这些不同类型的符号序列中，可以通过发现一些共性元素来实现不同序列间的对应。

音乐是最“直接表达人的感情”的艺术形式之一，对人的情绪、情感的发展有着重要的影响和促进作用。音乐引起人的情绪反应所内在的脑机制的研究已成为发展认知神经科学、教育学和心理学等领域的热点之一。现代研究已经证实，音乐可以影响人的脑电波，且不同类型的音乐，对大脑产生的刺激不同，所引起的人脑的兴奋模式也不同。因此，如何选择音乐来缓解人的压力、放松平复心情有重要意义。

当前的研究多集中于探讨不同类型音乐对大脑所带来的不同影响。

现有技术存在的问题是在无法合理选择音乐来缓解人的压力、放松平复心情。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术无法合理选择音乐来缓解人的压力、放松平复心情。

为此目的，第一方面，本发明提出一种脑电信号与音乐进行匹配的方法，所述方法包括：

S1.根据测量的脑电信号，得到所述脑电信号的定标指数α；

S2.对预设音乐库中的音乐进行分析，得到所述音乐的长程相关指数β；

S3.根据所述定标指数α与所述长程相关指数β，对所述脑电信号与所述音乐进行匹配。

可选的，所述步骤S1包括：

S11.对测量的脑电信号进行数字化处理，得到脑电信号的离散时间序列{x_i，i＝1,2,...,N}，x_i为第i个脑电信号，N为脑电信号的个数；

S12.滤去所述离散时间序列{x_i，i＝1,2,...,N}的平均值<x>，得到序列{y_i，i＝1,2,...,N}，所述y_i为：

其中，

S13.对所述序列{y_i，i＝1,2,...,N}进行经验模态分解EMD，得到n个固有模态函数IMF和一个剩余量R，其中n为正整数，n的取值由所述EMD确定；

S14.计算所述n个固有模态函数IMF中每一个固有模态函数的峰峰值间隔；

S15.将所述峰峰值间隔在第一预设范围s内的IMF对应的波形合并为一组波形，得到合并波形Pvalue_s(k)，其中10^(m-1)≤s≤10^m，m＝1,2,…,m_max，m_max的大小取决于序列{y_i，i＝1,2,...,N}的长度N，k表示合并波形中的每一个数据点，k＝1,2,...,k_max，k_max的大小由第一预设范围s和落在所述第一预设范围s内的峰峰值间隔对应的波形长度确定；

S16.对每组合并波形进行平均均方根计算，获得波动函数F：

其中<s>表示对不同的第一预设范围s求均值，所述F∝s^α，∝表示成比例，其中，α为定标指数；

S17.根据所述F∝s^α，得到定标指数α。

可选的，所述步骤S2包括：

S21.将预设音乐库中的音乐进行数字化处理，得到数字化音乐信号序列{U_i，i＝1,2,...,M}，i为所述数字化音乐信号序列中第i个时间点，M为所述数字化音乐信号序列的总长度；

S22.以预设窗宽对所述数字化音乐信号序列{U_i，i＝1,2,...,M}进行无重叠的移窗并计算标准差，得到序列{v_j，j＝1,2,…,M/(预设窗宽)}，v_j为所述序列{v_j，j＝1,2,…,M/(预设窗宽)}的第j个数据；

S23.根据所述序列{v_j，j＝1,2,…,M/(预设窗宽)}，得到平均音强序列{(v_j)²，j＝1,2,…,M/(预设窗宽)}；