一种根据脑电波分析情绪状态的方法技术

本发明专利技术涉及情绪分析技术领域，具体是一种根据脑电波分析情绪状态的方法：采集人体九种脑电波信号，九种波型分别为Delta、Theta、Alpha

【技术实现步骤摘要】
一种根据脑电波分析情绪状态的方法


[0001]本专利技术涉及情绪分析
，具体是一种根据脑电波分析情绪状态的方法。

技术介绍

[0002]脑电波（Electroencephalogram,EEG）是一种使用电生理指标记录大脑活动的方法，大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成的。它记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。现代科学研究表明，人脑工作时会产生自发性电生理活动，该活动可通过专用的脑电记录仪以脑电波的形式表现出，在脑电研究中，至少存在有四个重要的波段，即δ（1－3Hz）、θ（4－7Hz）、α（8－14Hz）、β（12.5－28Hz）。除此之外，在觉醒并专注于某一事时，常可见一种频率较β波更高的γ波，其频率大于28Hz，波幅范围不定；而在睡眠时还可出现另一些波形较为特殊的正常脑电波，如驼峰波、σ波、λ波、μ波等。
[0003]专利CN108042145A公开了一种情绪状态识别方法和系统、情绪状态识别设备，该专利从脑电切片中提取脑电波并计算其能量特征信息，从而输入支持向量机回归模型进行样本训练，得到脑电放松度特征识别模型，进而对采集的用户脑电信号进行识别、获取放松度等级、确定所述用户的情绪状态。该专利关注的脑电波主要为Delta、Theta、Alpha、Beta及Gamma五种波型，对情绪状态多样化的展现不足，无法较为全面具体的展现多种情绪状态，且分析方法较为复杂。
[0004]茶氨酸具有提高记忆和集中注意力、改善脑功能等功能，且能通过血脑屏障快速进入神经系统产生神经心理功效，人在摄取茶氨酸后，在一定时间内能够减少焦虑、改善认知。因此，可以将茶氨酸复合饮品作为功能基料，配合脑电检测来评价人的情绪状态变化。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对以上问题，提出一种能够根据脑电波全面具体分析情绪状态的方法。
[0006]为达到上述目的，本专利技术公开了一种根据脑电波分析情绪状态的方法：采集人体九种脑电波信号，九种波型分别为Delta、Theta、Alpha
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Low、Alpha
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Mid、Alpha
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High、Beta
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Low、Beta
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Mid、Beta
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High以及Gamma。相比较于脑电波中用来评价人情绪的Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma五种传统波型，将Alpha、Beta两种波型按照不同的波值范围进一步划分为低中高三种波型，即Alpha
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Low、Alpha
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Mid、Alpha
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High、Beta
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Low、Beta
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Mid、Beta
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High，能更具体地表现情绪状态。九种脑电波信号的波值对应范围如下：Delta波对应波值范围为1Hz
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3Hz；Theta波对应波值范围为4Hz
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7Hz；Alpha
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Low波对应波值范围为8Hz
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9Hz；Alpha
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Mid波对应波值范围为9Hz
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12Hz；Alpha
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High波对应波值范围为12Hz
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14Hz；
Beta
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Low波对应波值范围为12.5Hz
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16Hz；Beta
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Mid波对应波值范围为16.5Hz
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20Hz；Beta
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High波对应波值范围为20.5Hz
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28Hz；Gamma波对应波值范围为28Hz以上。
[0007]优选地，采集脑电波信号后，统计每种波型的波值在脑电设备采集时间内的出现次数，并计算每种波型的出现率，即每种波型的出现次数分别与脑电波出现总值的比值。
[0008]优选地，脑电设备每次对每种波型的波值采集时间皆为3秒，且脑电设备每秒输出245个点，即脑电设备每秒采集245条波值数据，每次对每种波型皆采集735个波值数据。
[0009]优选地，脑电设备对每种波型的波值数据皆采集3次，每间隔一分钟采集一次。采集3次时，每种波型的出现率可以是每种波型在3次采集中的总出现率与脑电波出现总值的比值；还可以分别计算每种波型在每次采集时的单次出现率，然后再对3次信号采集的单次出现率求平均，即得每种波型的出现率，具体的计算方法可以按照实际情况进行选择，在此不做具体限制。
[0010]优选地，统计Alpha
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Mid、Alpha
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High、Beta
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Low、Beta
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Mid、Beta
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High、Gamma这六种表示注意力集中的波型的出现率之和A值以及其随时间的变化，A值越大，代表注意力越集中。
[0011]优选地，还包括统计Alpha
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Mid与Beta
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Low表示注意力集中但处于放松状态时的波型的出现率之和B值以及其随时间的变化，B值越大，代表在精神放松时注意力越集中。
[0012]优选地，还包括统计Alpha
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High与Beta
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Mid表示注意力集中但处于思考状态时的波型的出现率之和Ct与A值的比值Ct（%）以及Ct（%）随时间的变化，Ct（%）越大，代表思考时注意力越集中，Ct（%）随时间的延长越来越大，则代表思考时注意力越来越集中。
[0013]优选地，还包括统计Beta
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High与Gamma表示注意力集中但在从事困难工作时的波型的出现率之和Ch与A的比值Ch（%）以及Ch（%）随时间的变化，Ch（%）越大，代表从事困难工作时注意力越集中，Ch（%）随时间的延长越来越大，则代表在从事困难工作中注意力越来越集中。
[0014]优选地，还包括统计Alpha
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Mid和Beta
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Low这两种代表注意力集中但处于放松状态的波型的出现率之和Cr与A值的比值Cr（%）以及Cr（%）随时间的变化，Cr（%）越大代表放松状态的注意力越集中，Cr（%）随时间的延长越来越大，则代表放松时的注意力越来越集中。
[0015]优选地，计算A值与B值的比值E，E≥1.5，代表精神高度清醒集中；1.2≤E＜1.5，代表精神中度清醒集中；1.0≤E＜1.2，代表精神一般清醒集中；E<1.0，代表精神疲劳困倦；E≥1且Cr（%）≥0.5，代表精神放松、安静而清醒；E≥1且Ct（%）≥0.5，代表精神警觉、专注而清醒；E≥1且Ch（%）≥0.5，代表精神紧张、激动而清醒。
[0016]A值与B值的比值E，能够清晰的分析人当前的精神状态。
[0017]检测九种脑电波型出现率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根据脑电波分析情绪状态的方法，其特征在于，采集人体九种脑电波信号，九种波型分别为Delta、Theta、Alpha
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Low、Alpha
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Mid、Alpha
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High、Beta
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Low、Beta
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Mid、Beta
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High以及Gamma。2.如权利要求1所述的根据脑电波分析情绪状态的方法，其特征在于，采集脑电波信号后，统计每种波型的波值在脑电设备采集时间内的出现次数，并计算每种波型的出现率，即每种波型的出现次数分别与脑电设备在该采集时间内输出总值的比值。3.如权利要求2所述的根据脑电波分析情绪状态的方法，其特征在于，脑电设备每次对每种波型的波值采集时间皆为3秒，且脑电设备每秒输出245个点，即脑电设备每秒采集245条波值数据，每次对每种波型皆采集735个波值数据。4.如权利要求3所述的根据脑电波分析情绪状态的方法，其特征在于，脑电设备对每种波型的波值数据皆采集3次，每间隔一分钟采集一次。5.如权利要求2所述的根据脑电波分析情绪状态的方法，其特征在于，统计Alpha
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Mid、Alpha
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High、Beta
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Low、Beta
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Mid、Beta
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High、Gamma这六种表示注意力集中的波型的出现率之和A值以及其随时间的变化，A值越大，代表注意力越集中，该出现率之和随时间的延长越来越大，代表注意力越来越集中。6.如权利要求5所述的根据脑电波分析情绪状态的方法，其特征在于，还包括统计Alpha
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Mid与Beta
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Low表示注意力集中但处于放松状态时的波型的出现率之和B值以及其随时...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏丁丁，孙江婷，肖雄建，
申请(专利权)人：北京大学现代农业研究院，
类型：发明
国别省市：