[发明专利]一种脑电波分析方法及终端

说明书

本发明公开一种脑电波分析方法及终端，通过获取待分析对象的脑电波静息态数据生成静息基线状态的数据阈值，根据静息态数据得到静息基线状态的数据阈值得到标量化模型，待分析对象进行脑电波测试后，再将待分析对象的脑电波测试数据通过标量化模型对脑电波测试数据进行标量化，得到脑电波测试数据的标量化曲线，并根据标量化曲线确定所述待分析对象的状态；从而使得待分析对象能够通过标量化的脑电波数据了解测试过程中每一时刻的精神状态，同时也使每个待分析对象的脑电波数据生成与待分析对象个体对应的量化曲线，消除了个体之间测试数据的差异，实现不同待分析对象均能根据标量化后的曲线对精神状态进行判断，从而提高了脑电波分析的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种脑电波分析方法及终端。

背景技术

随着脑电波(Electroencephalogram，EEG)信号采集和识别技术不断升级，实时的EEG监测技术也越来越成熟。通过获取相应的脑电波信号特征，可以判断出人体的一些精神状态，比如专注度、压力、放松、疲劳等精神状态。脑电波特征主要有时域和频域相关的特征，时域特征主要有两个信号的相关性、均方值等。频域特征主要有各个频段的脑电波，包括Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等波段能量，以及如相干性、样本熵等的特征。然而，其中绝大部分的特征都是没有明确的变化范围的，因此非专业人士无法判断特征值的高低，并判断当前精神指标的状态。只有专业人士才能看得懂这些特征的大小所表示的意义。并且学术界更关注的是特征的相对变化，而不是特征的具体幅值。

目前大部分的研究都会将某一精神状态分为几种等级，比如专利CN202010822827.6将压力分成了多个等级。但是压力应该是个连续变化的过程，单纯的归纳为几个等级的压力将会失去很多的变化细节。并且由于存在个体差异，相同的特征对一些人来说可能是专注的，而对另一些人来说可能是不专注度，使用同一模型对所有人的状态进行分类也不太合适。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种脑电波分析方法及终端，能够提高脑电波分析的准确性。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种脑电波分析方法，包括步骤：

获取待分析对象的脑电波静息态数据；

根据所述静息态数据得到静息基线状态的数据阈值；

根据所述静息基线状态的数据阈值得到标量化模型；

获取所述待分析对象的脑电波测试数据，并通过所述标量化模型对所述脑电波测试数据进行标量化，得到脑电波测试的标量化曲线，根据所述标量化曲线确定所述待分析对象的状态。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

一种脑电波分析终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述脑电波分析方法中的各个步骤。

本发明的有益效果在于：获取待分析对象的脑电波静息态数据生成静息基线状态的数据阈值，再根据静息态数据得到静息基线状态的数据阈值得到标量化模型，待分析对象进行脑电波测试后，再将待分析对象的脑电波测试数据通过标量化模型对脑电波测试数据进行标量化，得到脑电波测试数据的标量化曲线，并根据标量化曲线确定所述待分析对象的状态；从而使得待分析对象能够通过标量化的脑电波数据了解测试过程中每一时刻的精神状态，同时通过将脑电波数据进行标量化，使每个待分析对象的脑电波数据生成与待分析对象个体对应的量化曲线，消除了个体之间测试数据的差异，实现不同待分析对象均能根据标量化后的曲线对精神状态进行判断，从而提高了脑电波分析的准确性。

附图说明

图1为本发明实施例的一种脑电波分析方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例中对脑电波异常信号处理后的结果图；