[发明专利]一种基于LZC算法的晕车程度量化方法、装置和存储介质在审
| 申请号： | 201910879223.2 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110584661A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 赵蕾蕾;杨铁牛 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | A61B5/0476 | 分类号： | A61B5/0476;A61B5/00 |
| 代理公司： | 44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 孙浩 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 脑电数据 评分数据 分段 复杂度 预处理 量化 晕车 主客观结合 存储介质 量化结果 量化数据 脑电信号 人体状态 时间顺序 时间段 算法 评估 | ||
1.一种基于LZC算法的晕车程度量化方法，其特征在于，包括以下步骤：
客户端获取脑电信号，对所述脑电信号进行预处理，得出脑电数据；
所述客户端获取预先设定的评估时间段，根据所述评估时间段对所获取的脑电数据按照时间顺序分段，得出分段脑电数据；
所述客户端根据LZC算法计算出所述分段脑电数据的复杂度；
所述客户端获取与所述评估时间段所对应的评分数据，计算所述评分数据与所述复杂度的数值的相关性，根据所述相关性和对应的评分数据得出量化结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于LZC算法的晕车程度量化方法，其特征在于：所述脑电信号为频带位于theta波频段的信号，所述脑电信号的采样频率为1000Hz。
3.根据权利要求2所述的一种基于LZC算法的晕车程度量化方法，其特征在于，所述预处理包括以下步骤：
所述客户端对所述脑电信号进行滤波和去基线处理，得出第一预处理信号；
所述客户端将所述第一预处理信号的采样频率下降至250Hz，得出第二预处理信号；
所述客户端去除所述第二预处理信号中的眼电杂讯和肌电杂讯，得出脑电数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于LZC算法的晕车程度量化方法，其特征在于：所述对所述脑电信号进行滤波包括高通滤波和低通滤波。
5.根据权利要求1所述的一种基于LZC算法的晕车程度量化方法，其特征在于：所述评分数据通过拾音设备获取并识别的用户的语音评分得出。
6.一种用于执行基于LZC算法的晕车程度量化方法的装置，其特征在于，包括CPU单元，所述CPU单元用于执行以下步骤：
客户端获取脑电信号，对所述脑电信号进行预处理，得出脑电数据；
所述客户端获取预先设定的评估时间段，根据所述评估时间段对所获取的脑电数据按照时间顺序分段，得出分段脑电数据；
所述客户端根据LZC算法计算出所述分段脑电数据的复杂度；
所述客户端获取与所述评估时间段所对应的评分数据，计算所述评分数据与所述复杂度的数值的相关性，根据所述相关性和对应的评分数据得出量化结果。
7.根据权利要求6所述的一种用于执行基于LZC算法的晕车程度量化方法的装置，其特征在于，所述CPU单元还用于执行以下步骤：
所述客户端对所述脑电信号进行滤波和去基线处理，得出第一预处理信号；
所述客户端将所述第一预处理信号的采样频率下降至250Hz，得出第二预处理信号；
所述客户端去除所述第二预处理信号中的眼电杂讯和肌电杂讯，得出脑电数据。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-5任一项所述的一种基于LZC算法的晕车程度量化方法。
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