[发明专利]脑波数据处理方法、装置、设备、介质及脑波数据处理器

说明书

本申请涉及一种脑波数据处理方法、装置、设备、介质及脑波数据处理器，该方法包括：获取用户的脑波数据；将脑波数据输入自联想记忆神经网络进行预测处理，得到预测修正数据，预测修正数据包括不同时间点下的预测修正值；将脑波数据输入异联想记忆神经网络进行降噪处理，得到降噪后的累计平均脑波数据，降噪后的累计平均脑波数据包括不同时间点下的降噪后的脑波信号累计平均值；将预测修正数据和降噪后的累计平均脑波数据进行合并处理，得到合并处理后的脑波数据。该方法分别通过自联想记忆神经网络和异联想记忆神经网络对获取的脑波数据进行处理，可以大大降低脑波数据中的噪声，并可以进一步的对未来脑波数据进行预测。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种脑波数据处理方法、装置、设备、介质及脑波数据处理器。

背景技术

在医疗领域中，尽管目前有严格的政策法规来确保医疗数据的安全和隐私，但日益增长的网络安全隐患仍为医疗数据的安全性带来威胁。基于区块链的存储系统使用分布式存储技术，其内置的加密技术可以使存储的数据不易被篡改，因此，将区块链技术用于医疗数据的存储可以大大提高数据的安全性，并且存储可以访问医疗数据的用户的身份信息，当用户想要访问医疗数据时，需登录系统的信息与存储的身份信息匹配成功才可进行访问操作。

通常，存储于系统中的用户身份信息通常为指纹信息、人脸图像信息等，但当恶意用户想要登录系统时，其可以通过一定方式伪造真实用户的身份信息，这样仍导致医疗数据安全性降低。

那么，使用不易被伪造的用户脑波数据来进行用户身份鉴别可提高用户身份的真实性，但由于使用传感器采集到的用户脑波数据带有大量噪声，因此，需要对采集到的用户脑波数据进行降噪以进一步提高用户身份鉴别的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对采集到的用户脑波数据进行降噪以进一步提高用户身份鉴别的准确性，提供一种脑波数据处理方法、装置、设备、介质及脑波数据处理器。

第一方面，本申请实施例提一种脑波数据处理方法，包括：

获取用户的脑波数据；脑波数据包括不同时间点下的脑波信号值；

将脑波数据输入自联想记忆神经网络进行预测处理，得到预测修正数据；预测修正数据包括不同时间点下的预测修正值，预测修正值表征当前时间点的脑波信号值与上一时间点的脑波信号累计平均值之间的预测差异；

将脑波数据输入异联想记忆神经网络进行降噪处理，得到降噪后的累计平均脑波数据；降噪后的累计平均脑波数据包括不同时间点下的降噪后的脑波信号累计平均值，降噪后的脑波信号累计平均值表征从初始时间点到当前时间点之间的脑波信号值的降噪平均值；

将预测修正数据和降噪后的累计平均脑波数据进行合并处理，得到合并处理后的脑波数据。

在其中一个实施例中，在得到合并处理后的脑波数据之后，上述方法还包括：

将合并处理后的脑波数据输入身份权限判断网络进行身份权限判断处理，得到用户的身份权限判断结果。

在其中一个实施例中，将预测修正数据和降噪后的累计平均脑波数据进行合并，得到合并处理后的脑波数据，包括：

根据包含的关系式，得到合并处理后的脑波数据，为预测修正数据，为降噪后的累计平均脑波数据。

在其中一个实施例中，将脑波数据输入自联想记忆神经网络中进行预测处理，得到预测修正数据，包括：

根据包含的关系式，得到第t+1时间点的预测修正值其中，为自联想记忆神经网络的网络权重，为第t-1时间点到第t时间点的脑波数据的修正值，σ₁为自联想记忆神经网络中的激活函数。

在其中一个实施例中，将脑波数据输入异联想记忆神经网络进行降噪处理，得到降噪后的累计平均脑波数据，包括：