[发明专利]利用无拘束活体信息的散漫度推测系统

权利要求书

1.一种利用无拘束活体信息的散漫度推测系统，其包括：散漫度测定椅子，其从上到下依次形成就坐部、信息发送部、压力检测部、支撑部，并且所述散漫度测定椅子具有智能传感器，所述智能传感器包括在位于所述支撑部上部的所述压力检测部上的平面三角边角区域以3点状形成的三个称重传感器；移动智能终端，通过蓝牙通信接收来自所述散漫度测定椅子的所述信息发送部的散漫度信息，

其特征在于，

所述智能传感器利用基于多传感器的姿势测定用传感器即所述三个称重传感器来同时对多路信息进行监控，并形成为多通道模式以利用姿势信息同时测定大小和方向值，其中所述多路信息包括姿势信息、心冲击图、体重，

所述利用无拘束活体信息的散漫度推测系统具有微处理器，由此，构成所述信息发送部的接口模块通过扩展接口能够与外部传感器相连接，从而能够进行活体测量，并用于将获得的活体测量信号进行A/D变换及无线数据传送，

所述微处理器在姿势信息监控时，从所述智能传感器提取乘坐者最初就坐时一次测定的体重信息，并通过生成预设正确的姿势信息的补正信息，从所述智能传感器接收到的体重信息的分布中检测出姿势分布变化，

所述微处理器用频率和强度来对姿势变化即动弹形态进行监控，并且对姿势变化频率信息和姿势变化强度信息进行分离来对姿势信息进行推测，并将其反映在散漫度评价中，

所述姿势变化频率信息是运动引起的姿势变化引导因子的单位时间产生次数，

所述姿势变化强度信息作为动弹的大小，且具有方向性，

当所述微处理器提供利用姿势变化监控时提取的参数即姿势变化频率及姿势变化强度的姿势变化率指标及参数时，经过以多数试验对象作为对象的测量实验及经统计分析后算出的平均频率，并将中间值作为平均值，进而以标准偏差为基础，对姿势变化的频率进行评分而提供，

所述微处理器为了生成基于与脑电波分析的比较的散漫度指数，从与所述接口模块连接的外部的脑电波测定器接收脑电波信号，并基于预设的基准脑电波信息和通过所述脑电波测定器所提取的脑电波的α波及SMR波进行比较评价，并且在集中状态和非集中状态下对脑电波信号进行监控时，分析在就坐状态下的姿势信息和与此同时测量的脑电波，之后对提取的脑电波和散漫度之间的相关性进行分析，从而生成散漫度参数。

2.根据权利要求1所述的利用无拘束活体信息的散漫度推测系统，其特征在于，

基于预设的基准脑电波信息包括集中力低的状态下从左脑测出的脑电波信息、集中力高的状态下从左脑测出的脑电波信息、集中力低的状态下从右脑测出的脑电波信息、集中力高的状态下从右脑测出的脑电波信息。