[发明专利]一种基于高频电刺激的智能阻断系统

权利要求书

1.基于高频电刺激的智能阻断系统，包括

信号采集模块(1)，用于对人体目标区域神经传导电信号进行采集，并对采集到的微弱电信号进行放大处理后输入给滤波模块(2)；

滤波模块(2)，对放大后的信号进行滤波处理，以初步滤除信号中的杂波信号，并将滤波后的信号输入给分析模块(3)；

分析模块(3)，基于滤波后信号构造训练样本集和测试样本集，并且对训练样本集提取多个特征，依据提取得到的特征进行学习，构造分类器，利用分类器对滤波后信号的异常情况进行检测，并将检测结果输入到信号输出模块(4)；

信号输出模块(4)，根据检测结果进行进行信号输出：

如果算法分析模块得到滤波后信号是正常信号，则信号输出模块不输出任何信号；若检测结果为异常信号，则根据异常信号种类的不同，输出相应的高频阻断信号；

反馈模块(5)，在目标肌纤维区域放置记录电极，对于作用效果进行记录，若发现分类器判断错误，则将该滤波数据加入到分析模块(3)中的训练样本集中，让分类器对于错误分类的训练样本集进行再次学习。

2.根据权利要求1所述的方法，其中分析模块(3)对滤波数据进行特征提取，基于提取得到的特征进行分类器设计。按如下步骤进行：

(3a)基于滤波模块(2)得到的数据构造训练样本集和测试样本集；

(3b)对于测试样本集和训练样本集分别提取多个特征；

(3c)基于提取得到的特征构造分类器。

3.根据权利要求1所述的方法，其中信号输出模块(4)，当检测到待处理数据为异常时，则对目标神经施加高频电刺激，按如下步骤进行：

(4a)当检测到信号为异常时，对其异常种类进行判别；

(4b)依据异常种类对目标神经施加不同频率的电刺激。

4.根据权利要求1所述的方法，其中反馈模块(5)实现反馈强化学习，按如下步骤进行：

(5a)在目标肌纤维区域放置记录电极，对于作用效果进行记录；

(5b)若发生分类器判断错误，则将该滤波数据加入到分析模块(3)中的训练数据集中，让分类器对于错误分类的数据进行再次学习。