[發明專利]基于腦電信號的情緒特征識別方法、識別及調節系統

有效

• 申請號: 202010877066.4
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN111956219B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 孫明旭;牛先平;裴緒群;申濤;徐元;朱修縉
• 申請（專利權）人: 濟南大學;周村區特殊教育中心
• 主分類號: A61B5/372
• 分類號: A61B5/372;A61B5/16;A61M21/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

本公開提出了基于腦電信號的情緒特征識別方法、識別及調節系統，包括：獲取情緒腦電數據，對數據進行預處理；對預處理后的數據中的眼電偽跡，利用小波系數做閾值處理，完成小波閾值去噪，采用小波包分解重構信號；對于小波閾值去噪后重構的信號利用帶通濾波器分解，再利用快速傅里葉變換后計算各數據點的能量值并將其相加，將計算得到的能量和作為特征向量；計算得到每個樣本的特征向量后，利用分類器對特征向量進行分類，識別情緒。本公開技術方案將識別出的腦電信號情緒結果可視化的顯示到界面，可以實時的反饋情緒狀態，從而對于自閉癥兒童的音樂治療效果可以系統的評定。

技術領域

本公開屬于情緒特征識別技術領域，尤其涉及基于腦電信號的情緒特征識別方法、識別及調節系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

情緒特征的準確識別有助于后續訓練系統的發展，例如自閉癥情緒特征的識別，目前臨床治療多采用特殊教育、心理行為治療等綜合性干預方法。其中，音樂干預治療應用的越來越廣泛。音樂治療的基本原理就是運用人對音樂的反應規律來對人的生理、心理和行為進行調節，改變紊亂的生理反應和失調的行為方式，建立新的合適的反應方式。

目前，對于自閉癥兒童傳統的音樂治療方法需要專業的音樂治療師在患者一旁進行輔助治療，判斷出患兒的情緒狀態，根據當前情緒狀態手動播放對應的音樂進行治療。傳統的音樂治療方法將音樂分為正性音樂、負性音樂和中性音樂，將自閉癥兒童情緒狀態分為內斂自閉型、外顯沖動型和平靜類型。在音樂治療之前，治療師根據自閉癥兒童的情緒狀態播放與其情緒類型相同的同質音樂，逐漸過渡到與其情緒類型相反的異質音樂，最終的目的是使其情緒狀態趨于穩定，最終播放中性音樂。雖然傳統的音樂治療方法也能達到治療調節的效果，提高自閉癥兒童的注意力。

傳統的音樂治療系統、可視音樂系統需要人為的操作軟件播放音樂及修改燈光，在發現自閉癥兒童的情緒轉變后，手動去修改音樂配合自閉癥兒童的情緒變化，通過這種方式來進行音樂治療，存儲識別精度不高，不能針對實時腦電數據進行及時調整。

發明內容

為克服上述現有技術的不足，本公開提供了基于腦電信號的情緒特征識別方法，能夠準確的識別出情緒特征。

為實現上述目的，本公開的一個或多個實施例提供了如下技術方案：

第一方面，公開了基于腦電信號的情緒特征識別方法，包括：

獲取情緒腦電數據，對數據進行預處理；

對預處理后的數據中的眼電偽跡，利用小波系數做閾值處理，完成小波閾值去噪，采用小波包分解重構信號；

對于小波閾值去噪后重構的信號利用帶通濾波器分解，再利用快速傅里葉變換后計算各數據點的能量值并將其相加，將計算得到的能量和作為特征向量；

計算得到每個樣本的特征向量后，利用分類器對特征向量進行分類，識別情緒。

第二方面，公開了基于腦電信號的情緒特征識別系統，包括：

腦電采集設備，用于獲取情緒腦電數據；

處理器，被配置為：對獲取的情緒腦電數據進行預處理；

對預處理后的數據中的眼電偽跡，利用小波系數做閾值處理，完成小波閾值去噪，采用小波包分解重構信號；

對于小波閾值去噪后重構的信號利用帶通濾波器分解，再利用快速傅里葉變換后計算各數據點的能量值并將其相加，將計算得到的能量和作為特征向量；

計算得到每個樣本的特征向量后，利用分類器對特征向量進行分類，識別情緒；

顯示設備，被配置為：將處理器識別出的情緒利用GUI界面顯示識別結果。