[发明专利]一种基于力触觉反馈和脑电信号分析的注意力训练与评价装置有效
申请号: | 201710742321.2 | 申请日: | 2017-08-25 |
公开(公告)号: | CN107577343B | 公开(公告)日: | 2020-04-28 |
发明(设计)人: | 张冀聪;贾文笑 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01 |
代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 王玉双 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 触觉 反馈 电信号 分析 注意力 训练 评价 装置 | ||
1.一种基于力触觉反馈和脑电信号分析的训练评价装置,其特征在于,包括力触觉训练单元、脑电记录单元与控制单元;所述力触觉训练单元用于将训练者的手指触力数据发送至控制单元;
所述脑电记录单元用于将训练过程中训练者的脑电信号发送至控制单元;
所述控制单元包括训练模块、评价模块和控制模块;所述的训练模块用于存储预设和自行设计的训练模式,评价模块对力触觉训练单元反馈的手指触力数据和脑电记录单元反馈的脑电信号进行评价,控制模块根据评价结果对训练难度作出自适应性调整;所述训练模式包括难度依次增加的二指、三指、四指三种任务类型,所述的评价模块包括行为学分析子模块和脑电分析子模块,行为学分析子模块通过力触觉训练单元反馈回的手指触力数据进行行为学分析,分析方式为将某一时段内手指触力数据分成多个片段,根据片段内的手指触力数据计算采样点处的实时方差;其次将方差和误差带的比率作为评价的行为学指标;
脑电分析子模块通过过滤式中fisher评分进行特征选择,每种任务保留最相关的1000维特征,提取三种任务类型共有的多个特征,通过得到的多个特征建立线性回归模型得到生理学指标;
所述的线性回归模型为:
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+...+βnXn+e
其中Y为生理学指标,X1,X2,X3...Xn为所提取的特征,β1,β2,β3...βn是所要计算特征的系数,e为模型的误差;通过最小二乘方法对各系数进行拟合,赋予每个特征不同的权重,组合成为一个综合的生理学指标Y来与行为学指标进行相关性分析,其中训练者的生理学指标Y高相关性地反应训练者实际的行为学表现。
2.权利要求1所述的一种基于力触觉反馈和脑电信号分析的训练评价装置,其特征在于,所述力触觉训练单元设置有手指力度的上界值和下界值,所述训练评价装置还包括第一震动传感器和第二震动传感器,第一震动传感器和第二震动传感器根据训练者的训练表现做出响应,以反馈给训练者。
3.权利要求2所述的一种基于力触觉反馈和脑电信号分析的训练评价装置,其特征在于,第一震动传感器为颈部传感器,第二震动传感器为手指传感器,当训练者力度控制在上界值和下界值时颈部传感器会震动;当用力过小低于下界值时颈部传感器不震动;当用力过大超出上界值时手指传感器震动。
4.权利要求1所述的一种基于力触觉反馈和脑电信号分析的训练评价装置,其特征在于,具体评价方式为将表现极好的50个片段和表现极差的50个片段提取出来进行分类,样本空间总数为100*14=1400。
5.权利要求1所述的一种基于力触觉反馈和脑电信号分析的训练评价装置,其特征在于,所述自适应性调整的控制方式如下:
Ftarget=1.5N,δ0=0.25 (2)
公式(1)其中η表示力在误差带范围内的时间T1占总时间T的比值,当采样点在误差范围内Si为1,当不在误差范围内Si为0,N表示采样点总数;
其中容差Ftoler的计算方法如公式(2),其中目标力Ftoler为1.5N,变化率δ的初始值δ0为0.25,δi根据前一时刻表现实时调整;
δ和α的最大与最小值设置如公式(3);
因此最终误差带的上界值FtargetRegionUpLimit和下界值FtargetRegionDownLimit计算如公式(4)。
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