[发明专利]一种机顶盒及其自动控制方法和系统在审
申请号: | 201410768059.5 | 申请日: | 2015-08-04 |
公开(公告)号: | CN104503317A | 公开(公告)日: | 2015-07-29 |
发明(设计)人: | 扈培勇 | 申请(专利权)人: | 深圳市九洲电器有限公司 |
主分类号: | G05B19/042 | 分类号: | G05B19/042 |
代理公司: | 深圳市爱迪森知识产权代理事务所(普通合伙) 44341 | 代理人: | 何婷 |
地址: | 518057 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 机顶盒 及其 自动控制 方法 系统 | ||
【技术领域】
本发明涉及机顶盒技术领域,特别是涉及一种机顶盒及其自动控制方法和系统。
【背景技术】
目前,实现机顶盒待机的方式主要包括手动待机和定时待机,这两种方式均无法根据人的实际需求做出反应。手动待机是人在有意识状态下做出的选择,但当使用者处于无意识状态时无法实现自动待机功能,例如使用者看电视时睡着了但机顶盒还会继续工作。定时待机也无法实时满足人们的实时需求,比如设定机顶盒到了某个时间待机,但到了该时间又想继续观看会影响观感。
鉴于此,克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。
【发明内容】
本发明要解决的技术问题是提供一种机顶盒及其自动控制方法和系统,可通过实时监测人的脑波状态实现机顶盒的自动待机或关机。
本发明采用如下技术方案:
一种机顶盒的自动控制方法,包括如下步骤:
接收用户的脑波数据;
根据所述用户的脑波数据判断用户的状态;
当用户处于睡眠状态时发送待机或关机命令,使机顶盒处于待机或关机状态。
本发明还提供了一种机顶盒的自动控制系统,所述系统根据如上所述的方法进行工作,所述系统包括:
脑波数据检测模块,用于实时检测并采集用户的脑波数据;
数据传输模块,用于传输所述脑波数据检测模块采集到的用户的脑波数据;
机顶盒,用于接收所述用户的脑波数据,并根据用户的脑波数据判断用户的状态,当用户处于睡眠状态时发送待机或关机命令使机顶盒处于待机或关机 状态。
本发明还提供了一种机顶盒的自动控制系统,所述系统根据如上所述的方法进行工作,所述系统包括:
脑波数据检测和处理模块,用于实时检测并采集用户的脑波数据,并根据用户的脑波数据判断用户的状态,当用户处于睡眠状态时通过红外方式发送待机或关机命令至机顶盒;
机顶盒,用于接收所述待机或关机命令进入待机或关机状态。
本发明还提供了一种根据如上所述的方法进行工作的机顶盒。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:本发明通过对用户脑波信号的检测与分析,判断人是否处于睡眠状态,如果处于此种状态,则通过无线方式自动发出待机或关机指令使机顶盒处于待机或关机状态,从而实现杜绝安全隐患(防止意外事故,如火灾等)、提高睡眠质量、节约能源等效果。
【附图说明】
图1是本发明实施例1提供的机顶盒的自动待机方法的流程图;
图2是本发明实施例2提供的机顶盒的自动待机和唤醒方法的流程图;
图3是本发明实施例3提供的机顶盒的自动待机系统的结构框图;
图4是本发明实施例4提供的机顶盒的自动待机和唤醒系统的结构框图;
图5是本发明实施例5提供的机顶盒的自动待机和唤醒系统的结构框图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
人类脑波的科学研究已经超过半个世纪。通俗地讲,人类在进行各项生理活动时都在放电。心脏跳动时会产生1-2毫伏的电压,眼睛开闭会产生5-6毫伏的电压,而思考问题时大脑会产生0.2-1毫伏的电压。如果用科学仪器测量大脑的电位活动,那么在荧幕上就会显示出波浪一样的图形,这就是“脑波”。脑波 活动具有一定的规律性特征,和大脑的意识存在某种程度的对应关系。人在兴奋、紧张、昏迷等不同状态之下,脑电波的频率会有明显的不同,约在1-40Hz之间,依照不同的频率,脑波又被进一步分为α、β、δ、θ波。当人在一定的压力之下精神高度集中时,脑波的频率在12~38Hz之间,这个波段被称为β波,是“意识”层面的脑波;当人注意力下降,处于放松状态时,脑波的频率会下降到8~12Hz,这被称为α波;进入睡眠状态后,脑波频率进一步下降,被分为θ波(4~8Hz)和δ波(0.5~4Hz),它们分别反映的是人在“潜意识”和“无意识”阶段的状态。正是因为脑波具有这种随着情绪波动而变化的特性,人类对于脑波的开发利用成为了可能。
基于脑波的特性,本发明实施例提供了一种机顶盒的自动控制方法,包括如下步骤:
接收用户的脑波数据;
根据用户的脑波数据判断用户的状态;
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