[发明专利]一种脑波信号的数据接收和处理方法

权利要求书

1.一种脑波信号的数据接收和处理方法，其特征在于，所述脑波信号的数据接收和处理方法为：

步骤一，网关APP从用户处进行数据收集后将收集的数据上传到服务器端；

步骤二，服务器端获取网关APP提交的数据，并对数据进行处理，将大数据分析得到的控制结论输入网关APP；

步骤三，网关APP将控制信息输入助眠设备，助眠设备根据网关APP的控制信息进行动作；

步骤四，用户采集获取助眠设备输出的相关数据。

2.如权利要求1所述的脑波信号的数据接收和处理方法，其特征在于，所述数据收集采用蓝牙点对点进行数据获取；通过蓝牙获取数据信息，具体包括：

(1)无线信号收发芯片，无线信号收发芯片具有片内数字无线处理器DRP、数控振荡器，片内射频收发开关切换，内置ARM7嵌入式处理器；在智能助眠眼罩接收δ、θ、α、β四种脑电波时，收发开关置为收状态，射频信号从天线接收后，经过蓝牙收发器直接传输到基带信号处理器；基带信号处理包括下变频和采样，采用零中频结构；数字信号存储在RAM中，供ARM7处理器调用和处理，ARM7将处理后的数据从编码接口输出到手机app端；

(2)使用跳频技术进行数据收集

对应单时隙包，蓝牙的跳频速率为1600跳/秒；对于多时隙包，跳频速率有所降低；但在建链时则提高为3200跳/秒。

3.如权利要求1所述的脑波信号的数据接收和处理方法，其特征在于，所述网关APP使用AndroidAPP作为底层数据采集模块；

底层数据采集模块以AndroidAPP为载体，安装在arm网关上；其主要的功能有三部分第一、打开串口接收底层数据；第二、链接服务器，上传底层数据；第三、用户与底层硬件的交互；

第一：打开串口接收底层数据

由于底层传感器和APP之间采用IIS协议传输数据，在APP中需要打开串口获取数据；所以在AndroidAPP中采用了JNI技术，此技术使得Android程序访问底层硬件资源；打开串口之后APP将接收传感器发送的二进制数据流，同时APP将二进制数据解析成可读数据；同时保存文件上传；

第二:连接服务器，上传文件

由于APP是底层中间件，为了将数据上传到服务器软件开发者采用了HttpPost方式发送数据；其主要的原理就是模拟浏览器上传文件的方式；所以在上传文件之前将模拟HTTP通信协议然后将数据发送到云服务器；

第三：用户与底层硬件的交互

由于这个APP是运行在网关上的，而且是与底层硬件有着直接的交互功能的APP，所以使用这个APP完成了后期的用户控制功能；用户触发事件，然后APP根据用户触发的事件类型对底层硬件直接控制。

4.如权利要求1所述的脑波信号的数据接收和处理方法，其特征在于，服务器端数据处理是整个系统的中间模块，有着承上启下的作用；向下进行数据接收，向上进行数据传递，同时还要兼容数据过滤功能；具体包括：

(1)数据接收

数据处理是一个重要的中间模块，其第一个功能就是接收数据；由于其与下面的系统采用HTTP协议通信；其接受的是一个序列化文件，同时在接收之后还需要负责对数据的二次解析；发现异常数据需要存入数据库，然后向用户发送警告提示；

(2)数据上传

采用HTTP传输协议，将服务器二次解析的数据上传到智能服务模块中；

(3)数据的过滤功能

其拦截无关数据，对有效数据进行整理打包。

5.如权利要求1所述的脑波信号的数据接收和处理方法，其特征在于，脑波信号的数据接收和处理的方式为：

由于脑电信号频域特征较突出，各波段能量特征是睡眠脑电较具代表性的特征，采用睡眠脑电10个能量特征和1个Lempel-Ziv复杂度特征作为分类特征；由于神经网络结构较难确定、易陷入局部最优及过学习，而标准SVM训练速度较慢，采用最小二乘支持向量机LS-SVM作为分类器，将最小二乘方法引入支持向量机，将数据分类。

6.一种实现权利要求1所述脑波信号的数据接收和处理方法的脑波信号的数据接收和处理系统，其特征在于，所述脑波信号的数据接收和处理系统包括：

网关APP，从用户处进行数据收集，将收集的数据上传到服务器端；

服务器端，获取网关APP提交的数据，并对数据进行处理，将大数据分析得到的控制结论输入网关APP；

助眠设备，根据网关APP的控制信息进行动作；

用户，采集获取助眠设备输出的相关数据。