[發明專利]一種基于Storm的P300實時分布式計算方法

有效

• 申請號: 201710164033.3
• 申請日: 2017-03-20
• 公開（公告）號: CN106951082B
• 公開（公告）日: 2019-12-17
• 發明（設計）人: 黃志華;黃煒;王小娜;馬文鴻;林智鋒
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/62
• 代理公司: 35100 福州元創專利商標代理有限公司
• 代理人: 蔡學俊

1.一種基于Storm的P300實時分布式計算方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟S1：Storm中專門負責采集數據的Spout工作者實時從前臺接收原始的腦電信號數據塊，并整理成P300 EEG數據段傳給Storm中的負責計算的Bolt工作者進行并行計算；

步驟S2：Bolt工作者負責一系列的信號處理；同一職能的多個Bolt并行完成任務后把結果傳遞給下一個不同職能的多個Bolt進行下一步的并行計算；完成P300的分類工作后，選取出含有P300成分的EEG片段，并記錄下其所對應的閃爍行列號；

步驟S3：通過Bolt工作者與前臺建立的Socket連接，將含有P300成分的EEG數據段所對應的行列號傳回給前臺，前臺根據傳回的行列號確定反饋結果；

其中，所述步驟S2中的所述Bolt工作者負責的一系列的信號處理包括：

步驟S21： ExtractBolt工作者在Storm啟動時載入所需要的特征提取方法；ExtractBolt工作者接收Spout工作者傳來的數據，進行特征提取；ExtractBolt工作者輸出（key2,value2）形式的數據，其中key2表示相應的閃爍行列號，value2為由value1提取出的特征向量；ExtractBolt工作者將輸出的（key2,value2）分發給ClassifyBolt工作者；

步驟S22：ClassifyBolt工作者在Storm啟動時載入所需要的分類方法；ClassifyBolt工作者接收ExtractBolt工作者傳來的數據，進行分類運算；ClassifyBolt工作者輸出（key3,value3）形式的數據，其中key3表示相應的閃爍行列號，value3為分類運算的數值結果，代表著該數據段包含P300成分的可能性；ClassifyBolt工作者將輸出的（key3,value3）傳遞給AverageBolt工作者；

步驟S23：AverageBolt工作者接收ClassifyBolt工作者傳來的數據，把具有相同key3值的value3累加起來，并記錄累加次數；當累加次數達到預設的條件時，針對每個key3值用累加值除以累加次數得到平均值；AverageBolt工作者輸出（key4,value4）形式的數據，其中key4為閃爍行列號，value4為相應的均值；AverageBolt工作者將輸出的（key4,value4）傳遞給SummarizeBolt工作者。

2.根據權利要求1所述的一種基于Storm的P300實時分布式計算方法，其特征在于，步驟S1具體包括以下步驟：

步驟S11：Storm中專門負責采集數據的Spout工作者在初始化時建立與前臺的Socket連接，該連接使兩端通過流的形式來傳輸數據；

步驟S12：前臺每次將一個采樣塊大小的數據塊通過Socket連接傳輸給Spout工作者；

步驟S13：Spout工作者依據P300 EEG數據段的長度，維持一個按先進先出方式管理的數據容器；Spout工作者每次接收到數據塊，先將流數據轉換成浮點型，再將數據塊插入到容器里，然后從容器里取出最新的一段P300 EEG數據段，轉換成（key1,value1）的形式，key1表示相應的閃爍行列號，value1為該P300 EEG數據段，把（key1,value1）分發給ExtractBolt工作者。

3.根據權利要求1所述的一種基于Storm的P300實時分布式計算方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括以下步驟：

步驟S31：SummarizeBolt工作者在其初始化時建立與前臺的Socket連接，用于將結果傳回前臺；

步驟S32：SummarizeBolt工作者接收AverageBolt工作者傳來的數據，依據key4代表行或列把數據分成兩組，分別從兩組中選出value4最大的那條數據，得到包含P300成分的行號和列號；

步驟S33：SummarizeBolt工作者將行列號結果記錄下來，通過Socket連接傳回給前臺的應用模塊，該模塊則根據傳回的行號和列號來確定給用戶的反饋。