[發明專利]一種機頂盒及其自動控制方法和系統在審
| 申請號: | 201410768059.5 | 申請日: | 2015-08-04 |
| 公開(公告)號: | CN104503317A | 公開(公告)日: | 2015-07-29 |
| 發明(設計)人: | 扈培勇 | 申請(專利權)人: | 深圳市九洲電器有限公司 |
| 主分類號: | G05B19/042 | 分類號: | G05B19/042 |
| 代理公司: | 深圳市愛迪森知識產權代理事務所(普通合伙) 44341 | 代理人: | 何婷 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳市南山*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 機頂盒 及其 自動控制 方法 系統 | ||
【技術領域】
本發明涉及機頂盒技術領域,特別是涉及一種機頂盒及其自動控制方法和系統。
【背景技術】
目前,實現機頂盒待機的方式主要包括手動待機和定時待機,這兩種方式均無法根據人的實際需求做出反應。手動待機是人在有意識狀態下做出的選擇,但當使用者處于無意識狀態時無法實現自動待機功能,例如使用者看電視時睡著了但機頂盒還會繼續工作。定時待機也無法實時滿足人們的實時需求,比如設定機頂盒到了某個時間待機,但到了該時間又想繼續觀看會影響觀感。
鑒于此,克服該現有技術所存在的缺陷是本技術領域亟待解決的問題。
【發明內容】
本發明要解決的技術問題是提供一種機頂盒及其自動控制方法和系統,可通過實時監測人的腦波狀態實現機頂盒的自動待機或關機。
本發明采用如下技術方案:
一種機頂盒的自動控制方法,包括如下步驟:
接收用戶的腦波數據;
根據所述用戶的腦波數據判斷用戶的狀態;
當用戶處于睡眠狀態時發送待機或關機命令,使機頂盒處于待機或關機狀態。
本發明還提供了一種機頂盒的自動控制系統,所述系統根據如上所述的方法進行工作,所述系統包括:
腦波數據檢測模塊,用于實時檢測并采集用戶的腦波數據;
數據傳輸模塊,用于傳輸所述腦波數據檢測模塊采集到的用戶的腦波數據;
機頂盒,用于接收所述用戶的腦波數據,并根據用戶的腦波數據判斷用戶的狀態,當用戶處于睡眠狀態時發送待機或關機命令使機頂盒處于待機或關機?狀態。
本發明還提供了一種機頂盒的自動控制系統,所述系統根據如上所述的方法進行工作,所述系統包括:
腦波數據檢測和處理模塊,用于實時檢測并采集用戶的腦波數據,并根據用戶的腦波數據判斷用戶的狀態,當用戶處于睡眠狀態時通過紅外方式發送待機或關機命令至機頂盒;
機頂盒,用于接收所述待機或關機命令進入待機或關機狀態。
本發明還提供了一種根據如上所述的方法進行工作的機頂盒。
與現有技術相比,本發明的有益效果在于:本發明通過對用戶腦波信號的檢測與分析,判斷人是否處于睡眠狀態,如果處于此種狀態,則通過無線方式自動發出待機或關機指令使機頂盒處于待機或關機狀態,從而實現杜絕安全隱患(防止意外事故,如火災等)、提高睡眠質量、節約能源等效果。
【附圖說明】
圖1是本發明實施例1提供的機頂盒的自動待機方法的流程圖;
圖2是本發明實施例2提供的機頂盒的自動待機和喚醒方法的流程圖;
圖3是本發明實施例3提供的機頂盒的自動待機系統的結構框圖;
圖4是本發明實施例4提供的機頂盒的自動待機和喚醒系統的結構框圖;
圖5是本發明實施例5提供的機頂盒的自動待機和喚醒系統的結構框圖。
【具體實施方式】
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白,以下結合附圖及實施例,對本發明進行進一步詳細說明。應當理解,此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明,并不用于限定本發明。
此外,下面所描述的本發明各個實施方式中所涉及到的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合。
人類腦波的科學研究已經超過半個世紀。通俗地講,人類在進行各項生理活動時都在放電。心臟跳動時會產生1-2毫伏的電壓,眼睛開閉會產生5-6毫伏的電壓,而思考問題時大腦會產生0.2-1毫伏的電壓。如果用科學儀器測量大腦的電位活動,那么在熒幕上就會顯示出波浪一樣的圖形,這就是“腦波”。腦波?活動具有一定的規律性特征,和大腦的意識存在某種程度的對應關系。人在興奮、緊張、昏迷等不同狀態之下,腦電波的頻率會有明顯的不同,約在1-40Hz之間,依照不同的頻率,腦波又被進一步分為α、β、δ、θ波。當人在一定的壓力之下精神高度集中時,腦波的頻率在12~38Hz之間,這個波段被稱為β波,是“意識”層面的腦波;當人注意力下降,處于放松狀態時,腦波的頻率會下降到8~12Hz,這被稱為α波;進入睡眠狀態后,腦波頻率進一步下降,被分為θ波(4~8Hz)和δ波(0.5~4Hz),它們分別反映的是人在“潛意識”和“無意識”階段的狀態。正是因為腦波具有這種隨著情緒波動而變化的特性,人類對于腦波的開發利用成為了可能。
基于腦波的特性,本發明實施例提供了一種機頂盒的自動控制方法,包括如下步驟:
接收用戶的腦波數據;
根據用戶的腦波數據判斷用戶的狀態;
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