[发明专利]基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法有效
申请号: | 201910306704.4 | 申请日: | 2019-04-17 |
公开(公告)号: | CN110075409B | 公开(公告)日: | 2021-07-23 |
发明(设计)人: | 郑伟;李寅生;路萍;赵庆 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | A61M21/02 | 分类号: | A61M21/02 |
代理公司: | 重庆乾乙律师事务所 50235 | 代理人: | 侯春乐 |
地址: | 400044 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法,所涉及的硬件包括采集装置、处理装置和播放装置,采集装置和播放装置均与处理装置电气连接;所述辅助睡眠方法包括:1)建立个性化音乐库、2)脑电波采集和3)信号处理;本发明的有益技术效果是:提出了一种基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法,该方法可筛选出恰当的音乐,并根据人的当前睡眠阶段,播放合适的音乐片断,促进人的睡眠阶段向深入发展,起到辅助睡眠的效果。 | ||
搜索关键词: | 基于 脑电波 个性化 音乐 辅助 睡眠 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法,所涉及的硬件包括采集装置、处理装置和播放装置,采集装置和播放装置均与处理装置电气连接;其特征在于:所述辅助睡眠方法包括:1)建立个性化音乐库:辅助对象根据个人喜好,选取多首音乐作为音乐库,并将音乐库存储在处理装置中;2)脑电波采集:控制模块通过播放装置向辅助对象逐首播放音乐库中的多首音乐,在此过程中,采集装置对辅助对象的脑电波信号进行连续采样,并将采集到的脑电波信号输出至处理装置;3)信号处理:单首音乐播放过程中采集到的脑电波信号记为一个信号组,多首音乐与多个信号组一一对应;对单个信号组进行处理时,根据信号组获取相应的信号频谱图,从信号频谱图中识别出δ波、θ波、α波和β波在信号频谱图中的频谱能量占比,δ波的频谱能量占比记为Pδ、θ波的频谱能量占比记为Pθ、α波的频谱能量占比记为Pα、β波的频谱能量占比记为Pβ;然后根据下式计算出相应音乐所对应的特征量‑频谱能量指数:SEI=(mPδ+nPθ+jPα+kPβ)×100其中,SEI即为特征量‑频谱能量指数,m为δ波对应的频谱能量因子系数,n为θ波对应的频谱能量因子系数,j为α波对应的频谱能量因子系数,k为β波对应的频谱能量因子系数;所述频谱能量因子系数按如下方式得到:在睡眠过程中,采集辅助对象的脑电波信号;然后根据脑电波信号,采用支持向量机算法识别出各个睡眠阶段所对应的脑电波信号;单个睡眠阶段所对应的脑电波信号记为一个采样信号组;对单个采样信号组进行处理,得到相应的采样频谱图,从采样频谱图中识别出四种节律信号在采样频谱图中的能量占比;四种节律信号即为δ波、θ波、α波和β波;所述睡眠阶段包含清醒期、入睡期、浅睡期、深睡期、快速眼动期五个阶段;单种节律信号在五种睡眠阶段条件下能够得到五个能量占比,对单种节律信号的五个能量占比计算算术平均值的标准差;四种节律信号分别对应四个标准差;单个标准差平方后的倒数,即为相应节律信号的频谱能量因子系数;每首音乐均对应有一特征量‑频谱能量指数,将特征量‑频谱能量指数数值最大的三首音乐记为三首辅助音乐;以10秒为区间,将单首辅助音乐切割为多个音乐片断,多个音乐片断即形成辅助音乐库;同时,以10秒为区间,将相应信号组切割为多个信号片断,多个音乐片断与多个信号片断一一对应;为每个信号片断生成唯一的一维特征值,多个信号片断对应多个一维特征值;然后根据音乐片断和信号片断的对应关系,为相互匹配的一维特征值和音乐片断建立映射关系;将单个采样信号组所辖的多个一维特征值按时间先后排列,将第一个一维特征值和最后一个一维特征值中数值较大者记为区间上限,将第一个一维特征值和最后一个一维特征值中数值较小者记为区间下限,所有一维特征值中数值介于区间上限和区间下限之间的多个一维特征值作为区间中的元素,得到相应睡眠阶段的特征值识别区间;五个睡眠阶段即得到五个特征值识别区间;所述一维特征值按如下方式生成:采用小波包分解算法对单个信号片断进行分解,得到每种节律信号的时频信号;选取单个时频信号的功率谱、最大幅值、方差和棘波个数作为特征参数,构建信号片断特征矩阵C1,然后将信号片断特征矩阵C1乘以特征参数权重矩阵w0得到中间矩阵,中间矩阵做转置处理后乘以频谱能量因子系数矩阵w1即能得到相应的一维特征值;所述信号片断特征矩阵C1的形式如下:
其中,N1、M1、V1、S1分别为对应δ波的时频信号的功率谱、最大幅值、方差和棘波个数;N2、M2、V2、S2分别为对应θ波的时频信号的功率谱、最大幅值、方差和棘波个数;N3、M3、V3、S3分别为对应α波的时频信号的功率谱、最大幅值、方差和棘波个数;N4、M4、V4、S4分别为对应β波的时频信号的功率谱、最大幅值、方差和棘波个数;所述特征参数权重矩阵w0的形式如下:
其中,F1为功率谱的权重,F2为最大幅值的权重,F3为方差的权重,F4为棘波个数的权重;所述频谱能量因子系数矩阵w1的形式如下:
4)睡眠辅助操作:辅助对象睡眠时,控制模块通过采集装置对辅助对象的脑电波信号进行连续采样,并周期性地对采集到的脑电波信号进行处理;单个周期中,控制模块采用支持向量机算法根据当前脑电波信号识别出辅助对象当前所处的睡眠阶段,然后,控制模块根据睡眠阶段识别结果,从相应特征值识别区间中随机选取3个一维特征值,然后根据选取的一维特征值在辅助音乐库中查找相应的音乐片断,并控制播放装置将查找到的音乐片断向辅助对象逐个播放,然后进入下一周期。
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