CN102880656B - 一种语言中枢解码方法、系统及具有该系统的锁 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种语言中枢解码方法、系统及具有该系统的锁。依据近红外收-发电路提取被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，通过检测确定被测人默想孤立汉字重复出现的顺序和重复周期，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条；并基于该环形数据链条依据预设信号采集时长进行抽检，经频域带通滤波，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息后，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定被默想孤立汉字为文字表中某一汉字。通过上述直接利用耳穴信号采集接口电路，提取被测人默想不同汉字时信号特征的差异，能够实现在克服现有技术中的解码设备复杂的同时，提高进行神经解码过程中的正识率的目的。

Description

一种语言中枢解码方法、系统及具有该系统的锁

技术领域

本发明涉及脑神经和近红外谱技术领域，更具体地说，是涉及一种基于耳穴近红外谱的语言中枢解码方法和系统。

背景技术

随着近年来医学科技的快速发展，对脑神经的研究也越来越深入，通过研究可知人脑在工作的时候可以自己产生脑电波。该研究对解决脑神经语言中枢解码提供了进一步的技术支持，而针对语言中枢解码对于脑康复以及脑控制实施有着重大的意义。

在进行语言中枢解码的过程中，主要采用BCI（Brain Computer Interface，脑机接口）是一种直接通信通道，通常设置于大脑和外设之间构成BCI系统，具体可以分为三大模块：大脑、BCI（脑机接口）和外设。其中，BCI主要由脑信号采集、处理、识别与反馈和驱动等子模块构成。在现有技术中基于脑机接口中的EEG（脑电图），fMRI（功能核磁共振成像）等方法主要进行的是视觉、听觉和运动中枢解码。上述神经解码的过程是通过模式识别手段，计算破解（产生于自发或响应外刺激的）神经编码的过程。

当前针对脑神经的前端研究则是怎样实现对大脑的“阅读”，也称为“读心术”，以通过神经解码帮助人脑更有效地工作与生活。

但是，上述“读心术”的研究始于EEG的发现与应用，在基于EEG进行神经解码，实现对大脑的阅读的过程中，基于EEG的特性其需要考虑多传感器的问题，通信效率的问题和正识率的问题，由此造成需要较为复杂的仪器才能实现，且针对视觉或听觉中枢进行解码，从本领域的各个单次实验可知，其单次实验正识率仅在50%左右，在进行神经解码的过程中正识率偏低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种语言中枢解码方法、系统及具有该系统的锁，以克服现有技术中的解码设备复杂，且在进行神经解码的过程中正识率偏低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种语言中枢解码方法，包括：

依据近红外收-发电路提取被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，不同的电压信号对应不同的被默想孤立汉字的特征信息；

检测并确定所述被默想孤立汉字的重复出现顺序和重复周期，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条；

依据预设信号采集时长，在所述环形数据链条内采集分别包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号并输出；其中，所述信号采集时长依据所述被默想孤立汉字的重复周期设置；

对所述抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息；

依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。

优选地，所述被默想孤立汉字的重复周期的范围是：0.25秒~3秒。

优选地，所述信号采集时长依据所述被默想孤立汉字的重复周期设置的过程包括：

设置所述信号采集时长是所述被默想孤立汉字的重复周期的2倍。

优选地，对所述抽检电压信号进行信号滤波的过程包括：

采用切比雪夫Ⅱ型滤波器对所述抽检电压信号进行滤波；

其中，所述预设频率范围为0.1赫兹~1千赫兹。

优选地，对进行信号滤波后的抽检电压信号进行特征信息的抽取的过程包括：

在预设频带宽度范围内，对进行信号滤波后的抽检电压信号进行平移窗口搜索；

所述平移窗口对应的预设频带宽度范围为：3赫兹~18赫兹。

优选地，在确定具有相同关联维数时域特征的特征信息之后，在预设对应关系的文字表中查找比对之前还包括：

在所述预设频率范围内，搜索与所述确定具有相同时域特征的特征信息偏移的特征信息，作为差异特征信息；

比较所述差异特征信息与所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，获取识别率。

优选地，依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字的过程包括：

依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的韵母，确定在预设对应关系的所述文字表中所要查找的查询范围；

依据获取到的所述具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的声母，在所述查询范围内查找对应所述声母的汉字信息，确定所述文字信息为所述被默想孤立汉字对应的汉字；

其中，预设对应关系的所述文字表中按照韵母与声母的排列组合方式存储对应的文字。

一种语言中枢解码系统，包括：

输入端与被测人左耳的耳额穴连接的近红外收-发电路，所述近红外收-发电路，用于提取所述被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射的电压信号；其中，不同的所述电压信号对应不同的默想孤立汉字的特征信息；

与所述近红外收-发电路输入端连接的被测人脑共同构成的构造单元，所述构造单元，用于检测并确定被测人脑中所述被默想孤立汉字的重复出现顺序和重复周期，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条；

与所述近红外收-发电路输出端连接的采集单元，用于依据预设信号采集时长，在所述环形数据链条内分别包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号并输出；其中，所述信号采集时长依据所述被默想孤立汉字的重复周期设置；

与所述采集单元连接的滤波器，用于对所述抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息；

与所述滤波器连接的中央处理器，用于依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。

优选地，所述滤波器包括：切比雪夫Ⅱ型滤波器；

其中，所述切比雪夫Ⅱ型滤波器的频带宽度范围为：3赫兹~18赫兹；所述预设频率范围为0.1赫兹~1千赫兹。

优选地，所述采集单元由Agilent 54624A数字存储示波器，键控同步采集单元和模数转换A/D单元构成。

一种锁，其特征在于，包括：上述公开的语言中枢解码系统；

与所述语言中枢解码系统连接的触发端；

当需要开启锁时，使所述触发端与开锁人的左耳的额耳穴触接，在所述语言中枢解码系统中，将预存储的文字信息与提取到的所述开锁人当前语言中枢神经信息反映的文字信息进行比对，当一致时，开启所述锁。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开了一种语言中枢解码方法、系统及具有该系统的锁。基于耳穴近红外谱构造脑机接口，依据近红外收-发电路提取被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，并通过检测确定被测人默想孤立汉字重复出现的顺序和重复周期，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条；然后基于该环形数据链条依据预设信号采集时长进行抽检，并对包含有完整韵母和声母特征信息的抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，再确定具有相同关联维数时域特征的特征信息后，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。通过上述直接利用耳穴信号采集接口电路，提取人们在默想不同汉字时信号特征的差异，能够实现在克服现有技术中的解码设备复杂的同时，提高进行神经解码过程中的正识率的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一公开的一种语言中枢解码方法的流程图；

图2为本发明实施例一公开的进行查询比对的流程图；

图3为本发明实施例二公开的一种语言中枢解码方法的流程图；

图4为本发明实施例四公开的一种语言中枢解码系统的结构示意图；

图5为本发明示例二中公开的语言中枢解码方法对应的原理图；

图6为本发明实施例五中公开的一种锁的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明基于耳穴近红外谱构造脑机接口进行语言中枢解码（或者神经解码），其主要通过依据近红外收-发电路提取被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，并将对应电压信号的重复默想的同一汉字的特征信息构造环形数据链，并在预设信号采集时长内进行抽检，并对所抽检的抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，在预设对应关系的文字表中对确定的具有相同关联维数时域特征的特征信息进行查找和比对，确定被测人默想孤立汉字为文字表中某一具体的汉字。通过上述过程直接利用耳穴信号采集接口电路，提取人们在默想不同汉字时信号特征的差异，不仅能够克服现有技术中进行神经解码的设备过于复杂的问题，同时还实现了提高进行神经解码或者语言中枢解码的正识率的目的。具体过程通过本发明以下实施例进行详细的说明。

实施例一

由附图1本发明公开的一种语言中枢解码方法的流程图可知，该语言中枢解码方法包括以下步骤：

步骤S101，依据近红外收-发电路提取被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，不同的电压信号对应不同的被默想孤立汉字的特征信息。

在步骤S101中，根据提取被测人耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，来区别当前被测人默想孤立汉字的特征信息，该特征信息主要包括韵母和声母信息。对于检测到的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，以下简称电压信号，其与被默想孤立汉字的特征之间的关系为：不同的电压信号对应不同的被默想孤立汉字的特征信息，也就是说，可以根据所检测到的电压信号的不同来区别被默想孤立汉字中的不同的特征信息，同样的，也可以根据所检测的电压信号的相同来识别被默想孤立汉字中的相同的特征信息。

步骤S102，检测并确定所述被默想孤立汉字的重复出现顺序和重复周期T，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条。

在执行步骤S102的过程中，随着被测人不断的重复被默想孤立汉字，由此进行的检测可确定该被默想孤立汉字的重复出现顺序，以及其重复的周期，通常情况下，所述被默想孤立汉字的重复周期T的范围是：0.25秒~3秒。也就是说，在该步骤S102中实际上是检测并确定被测人在每个0.25秒~3秒中默想孤立汉字的重复出现的顺序。

在确定被默想孤立汉字的重复周期T以及重复出现顺序后，提取该被默想孤立汉字对应的电压信号对应的不同特征信息按照重复出现的顺序构造成环形数据链条。其中，特征信息包括韵母和声母，该环形数据链条也是由分别对应韵母和声母的电压信号采用环行的方式构成。

在步骤S102中构造环形数据链条是利用脑-耳穴映射的延迟特征，通过该特征可以方便后续执行的测试与识别。

步骤S103，依据预设信号采集时长t，在所述环形数据链条内分别采集包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号并输出；其中，所述信号采集时长t依据所述被默想孤立汉字的重复周期T设置。

在步骤S103中，为了保证在进行信号采样的过程中，能够采集到完整的韵母和声母特征，该信号采集时长t依据所述被默想孤立汉字的重复周期T进行设置，设置的方式主要包括按照重复周期T的整数倍K设置信号采样时长t，具体为：t=KT，其中，整数倍K大于等于2。

通常情况下，设置所述信号采集时长t是所述被默想孤立汉字的重复周期的2倍，即t=2T。

步骤S104，对所述抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息。其中，关联维数是指在非线性分析中描述时域信号的确定规律及其程度的算法，相同关联维数时域特征是指在该算法下具有相同确定规律和程度的时域信号的特征。

在执行步骤S104的过程中，对所述抽检电压信号进行信号滤波的过程包括：采用切比雪夫Ⅱ型滤波器对所述抽检电压信号进行滤波；其中，所述预设频率范围为0.1赫兹~1千赫兹。该信号滤波过程为频域带通滤波。

对进行信号滤波后的抽检电压信号进行特征信息的抽取的过程包括：在预设频带宽度范围内，对进行信号滤波后的抽检电压信号进行平移窗口搜索；所述平移窗口对应的预设频带宽度范围为：3赫兹~18赫兹。

通过上述执行步骤S104进行信号滤波和特征信息的抽取后，获取具有相同关联维数时域特征的特征信息。

步骤S105，依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。

通过执行上述步骤S101~步骤S105，直接利用耳穴信号采集接口电路，采集耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，不仅能够克服现有技术中进行神经解码的设备过于复杂的问题。而且同时，依据不同的电压信号对应不同的被测人默想孤立汉字的特征信息进行上述处理，最终依据提取到的被测人在默想不同汉字时信号特征的差异，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息，并在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。也就是说，确定当前被测人所默想孤立汉字是哪一个汉字，通过上述确定具体汉字的过程还实现了提高进行神经解码或者语言中枢解码的正识率的目的。

需要说明的是，如图2所示，在执行步骤S105的过程中主要包括如下步骤：

步骤S1051，依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的韵母，确定在预设对应关系的所述文字表中所要查找的查询范围。

步骤S1052，依据获取到的所述具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的声母，在所述查询范围内查找对应所述声母的汉字信息，确定所述文字信息为所述被默想孤立汉字对应的汉字。

在执行上述步骤S1051和步骤S1052的过程中涉及的预设对应关系的文字表，其按照韵母与声母的排列组合方式存储对应的文字。执行上述过程，通过获取到的具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的韵母和声母在该文字表中，查找最终确定该韵母和声母在该文字表内对应的汉字，即为被默想孤立汉字对应的汉字。通过上述过程能够较为准确的确定被测人默想孤立汉字到底是哪个字，从而提高进行神经解码或者语言中枢解码的正识率。

实施例二

在上述本发明公开的实施例一的基础上，本发明还公开了一种语言中枢解码方法，其流程图如图3所示，主要包括：

步骤S101，依据近红外收-发电路提取被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，不同的电压信号对应不同的被默想孤立汉字的特征信息。

步骤S102，检测并确定所述被默想孤立汉字的重复出现顺序和重复周期T，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条。

步骤S103，依据预设信号采集时长t，在所述环形数据链条内分别包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号并输出；其中，所述信号采集时长t依据所述被默想孤立汉字的重复周期T设置。

步骤S104，对所述抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息。

步骤S106，在所述预设频率范围内，搜索与所述确定具有相同时域特征的特征信息偏移的特征信息，作为差异特征信息；

步骤S107，比较所述差异特征信息与所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，获取识别率。

步骤S105，依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。

该附图3中公开的步骤S101、步骤S102、步骤S103、步骤S104和步骤S105与上述实施例一附图1中公开的步骤S101~步骤S105中的具体执行过程一致，这里不再进行赘述。

而本发明该实施例二公开增加与步骤S104与步骤S105之间的步骤S106和步骤S107，通过在同样的预设频率范围内（所述预设频率范围为0.1赫兹~1千赫兹），通过获取与具有相同时域特征的特征信息偏移的特征信息，也就是与步骤S104中确定的特征信息存在偏移或偏差的差异特征信息，然后比较该差异特征信息和具有相同关联维数时域特征的特征信息，将预设的最小容忍范围差异特征出现的次数与上述计算获取到的差异特征信息出现的次数的比值作为识别率，该识别率即为正识率。

其中，预设的最小容忍范围差异特征出现的次数通过检测情况以及外部检测环境进行预设；通过增加的步骤S106和步骤S107能够从数字角度出发获取确切的执行步骤S101~步骤S105进行语言中枢解码的正识率。

实施例三

为了更清楚的说明上述本发明实施例一和实施例二公开的语言中枢解码方法，这里本发明还给出具体进行应用的实施例进行详细说明。

在测试的过程中使被测人或受试者处于平静状态下，使受试者同时默想汉语单字“你、我、他”，然后通过提取受试者耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，经过电压信号的采集后，利用MATLAB设计合适类型和参数的（例如切比雪夫II型）滤波器并进行滤波、抽取等处理获取特征信号，在对该特征信号进行处理。具体步骤结合上述语言中枢解码方法主要测试的过程包括：

首先，受试者分别默想单个汉字“你、我、他”，每次默想一个汉字，并以每个汉字默想的持续时间为0.25秒~3秒（重复周期T），不断循环默想该字，并确定信号采集时长t为单个汉字默想时间的两倍（t=2T），以确保每次都能抓取到完整信号。同时，在该测试中设置默想每两个不同汉字之间停顿的间隔时间为10秒。

上述过程利用脑-耳穴映射的延迟特征，构造环形数据链条，方便测试与识别。

然后，采用MATLAB设计或选择合适类型和参数的（例如切比雪夫II型）滤波器，并确定滤波窗口大小和抽检电压信号的搜寻范围，对抽样到的抽检电压信号进行平移窗口搜索，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息，即找出同一汉字的相同时域特征，且此时域特征与其它汉字的时域特征不同。

其中，在该测试中滤波器的频带宽度（窗口）选择在3Hz（赫兹）~18Hz之间，特征信号的搜索范围在0.1Hz~1kHz内。

然后，在前述频率范围内找出不同汉字的特征差异信息后，对此频率范围内的两种时域信号进行观察比对，及比较所述差异特征信息与所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，找出时域信号内的其它特征（例如短时过零率和短时能量），得出识别率。通过上述测试，该识别率及进行语言中枢解码的正识率能够达到70%，远远高于现有技术中的语言中枢解码的正识率。

最后，根据上述获取到的确定具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。假设在上述抽取的过程中抽取到的是包含有“我”这一汉字的韵母和声母完整特征信息，此时，通过在按照韵母与声母的排列组合方式存储对应的文字的文字表中进行查找比对，能够通过完整的韵母和声母信息确定文字表中存在的“我”为受试者默想的孤立汉字。

同样的，如果抽取到的是“你”或者“他”对应的完整的韵母和声母信息，也可以通过在按照韵母与声母的排列组合方式存储对应的文字的文字表中进行查找比对确定抽取的，受试者默想的孤立汉字。

本发明结合脑-耳穴映射理论，选择额耳穴，映射脑额区（额叶后侧就是布洛马区）。其中，语言中枢（布洛马区）是最早发现的脑区定位实证，位于额叶后侧，语言中枢针对发音器官的控制，可能通过与额叶呈现映（反）射关系的额耳穴，观察得到。

通过上述过程可知，直接利用实验仪器轻便、简易和成本低的耳穴信号采集接口电路进行检测，基于重复默想同一汉字的方式，构造环形数据链，在默想汉字的重复周期的整数倍信号采样时长内进行采集，确保每次都能采集到完整的单个汉字或韵母信号；再通过对获取到的具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的韵母和声母在该文字表中，查找最终确定该韵母和声母在该文字表内对应的汉字，即为被默想孤立汉字对应的汉字。通过上述过程能够较为准确的确定被测人默想孤立汉字到底是哪个字，从而提高进行神经解码或者语言中枢解码的正识率。

进一步的，通过本发明公开的上述语言中枢解码方法，还可以将其应用于脑康复训练中，例如使用耳朵说话，以及脑控制实施，例如基于思维开锁中，基于本发明公开的语言中枢解码方法，将大大扩展由于神经解码的可使用的应用场合。

实施例四

在上述本发明公开的一种语言中枢解码方法的基础上，本发明还对应公开了一种语言中枢解码系统，如图4所示，主要包括：近红外收-发电路101，构造单元102，采集单元103、滤波器104和中央处理器105。

近红外收-发电路101的输入端与被测人左耳的耳额穴A连接，用于提取所述被测人左耳的耳额穴A的氧合血红蛋白近红外透射的电压信号。

其中，不同的所述电压信号对应不同的默想孤立汉字的特征信息。

该构造单元102由与所述近红外收-发电路101输入端连接的被测人脑共同构成。该构造单元102，用于检测并确定被测人脑中所述被默想孤立汉字的重复出现顺序和重复周期T，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条。

采集单元103与所述近红外收-发电路101的输出端连接，用于依据预设信号采集时长t，在所述环形数据链条内分别包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号并输出；其中，所述信号采集时长t依据所述被默想孤立汉字的重复周期T设置。

其中，所述采集单元103由数字存储示波器（图中未示出），键控同步采集单元（图中未示出）和模数转换A/D单元（图中未示出）构成。

其中，数字存储示波器可选择型号为Agilent 54624A的数字存储示波器，但是，本发明对该数据存储示波器的选择并不仅限于此。

在采集单元103采集电压信号的过程中，由键控同步采集单元在预设信号采集时长t，采集环形数据链条内分别包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号，并将其通过模数转换A/D单元进行模数转换后，由数字存储示波器上输出，即将该抽检电压信号形象的显示于数字存储示波器上。

滤波器104与所述采集单元103连接，用于对所述抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息。

其中，该滤波器104可以为切比雪夫Ⅱ型滤波器；其中，所述切比雪夫Ⅱ型滤波器的频带宽度范围为：3赫兹~18赫兹；所述预设频率范围为0.1赫兹~1千赫兹。

但是，本发明对于滤波器的选择并不仅限于此，还可以利用MATLAB设计合适类型和参数的滤波器。

中央处理器105与所述滤波器104连接，用于依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。

上述本发明公开的一种语言中枢解码系统中的近红外收-发电路101，构造单元102，采集单元103、滤波器104和中央处理器105中的具体执行过程以及执行时所依据的原理与上述实施例一至实施例三中对应的部分相同，因此，这里不再进行赘述。

通过上述本发明公开的系统，同样直接利用轻便的实验仪器构成的耳穴信号采集接口电路进行检测，基于重复默想同一汉字的方式，构造环形数据链，在默想汉字的重复周期的整数倍信号采样时长内进行采集，确保每次都能采集到完整的单个汉字或韵母、声母信号；再通过对获取到的具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的韵母和声母在该文字表中进行查找和比对，最终确定该韵母和声母在该文字表内对应的汉字。

需要说明的是，在实际应用中对该语言中枢解码系统的实际解码过程进行检测，并进一步通过示例对其是否能够提高正识率进行说明。

示例二

基于上述公开的耳穴近红外谱脑机接口的语言中枢解码方法，采集被测人耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，通过软件设计合适类型（切比雪夫II型）和参数的滤波器进行滤波和抽取，在时域信号内查找出找出汉字“你、我、他”和单韵母“[i]、[o]、[a]”的特征差异。

请参阅附图5中示出的语言中枢解码方法对应的原理图，包括：受试者的大脑1，受试者的耳额穴2，近红外收-发电路3，构成环形数据链条4，Agilent54624A的数字存储示波器5和滤波器6。其中，大脑1中的A指代控制说话的区域，B指代控制阅读的区域，C指代控制听的区域，D指代控制嗅的区域，E指代控制视的区域。

测量过程中的条件为：温度22℃±3℃，湿度55±10%。室内空气无明显扰动，室外无强噪声和电磁源。预实验组4名被测人或受试者，3男1女，年龄在25岁~48岁之间。

要求受试者状态为：静坐闭目，不断默想单个汉字，构成环形数据链条4，循环测试一个汉字10次，再测量另一个汉字10次，两个不同的汉字之间间隔10秒。在构成环形数据链条4中针对一个汉字的默想周期T为0.25s~3s；后续进行检测时的信号采集时长t则为：t=2T。

采集点为：受试者的左耳的耳额穴。

近红外收-发电路3的设置：875nm单波长，透射，传感二极管轴向夹角0°。

在测试的过程中，利用Agilent 54624A的数字存储示波器5，键控同步采集单元（图中未示出）和A/D单元（图中未示出），基于Excel 546000Toolbar软件采集抽检电压信号。

在采集到所需的抽检电压信号之后，使用MATLAB软件设计合适参数的滤波器，或者切比雪夫II型滤波器，当使用切比雪夫II型滤波器时参数可选择为：阶数n=9，通带纹波rp=30。对于滤波器的频带宽度则选择在3Hz~18Hz之间，同时对抽检电压信号在0.1Hz~1kHz的频率范围内平移搜索，找出特征区别明显的频段。

获取到的特征为：对于同一受测者，汉字“你、我、他”和单韵母“[i]、[o]、[a]”之间特征不同，区别明显；对于不同的受测者，同一汉字“你、我、他”的特征也有差异。

通过测试获取到的识别率为：对于4名受测者，经由基于上述本发明公开的方法和系统对近红外收-发电路3检测到的电压信号进行处理后，四名受测者默想汉字“你、我、他”的识别率分别为：70%、70%、50%；30%、30%、60%；60%、70%、60%；70%、50%、70%。由以上数据能够看出，有一位受测者的识别率较低，为30%，其余受测者的识别率均达到50%以上，相较于现有技术中的识别率而言，本发明在简化设备的同时同样能够获取较高的识别率，降低了语言中枢解码过程的复杂程度和成本。

实施例五

基于上述本发明公开的一种语言中枢解码方法和系统的基础上，本发明还对应公开了一种基于上述语言中枢解码方法和系统的锁，如图6所示，主要包括：实施例四中所公开的语言中枢解码系统61，以及与所述语言中枢解码系统61连接的触发端62。

当需要开启锁时，使所述触发端62与开锁人的左耳的额耳穴A触接，在所述语言中枢解码系统61中，将预存储的文字信息与提取到的所述开锁人当前语言中枢神经信息反映的文字信息进行比对，当一致时，开启所述锁。

通过上述过程，结合本发明上述实施例一至实施例四中公开的语言中枢解码方法和该方法对应的语言中枢解码系统，能够通过预先设置的方式将开启锁所需要的文字信息存储于语言中枢解码系统中，当该语言中枢解码系统检测到被测人所默想的文字信息与预先存储的文字信息一致时，开启设置有该语言中枢解码系统的锁，从而提高该锁的安全性能。

综上所述：

通过上述直接利用耳穴信号采集接口电路，提取人们在默想不同汉字时信号特征的差异，能够实现在克服现有技术中的解码设备复杂的同时，提高进行神经解码过程中的正识率的目的。

进一步的，通过本发明公开的上述语言中枢解码方法和系统，还可以将其应用于脑康复训练中，例如使用耳朵说话，以及脑控制实施，例如基于思维开锁中，基于本发明公开的语言中枢解码方法，将大大扩展由于神经解码的可使用的应用场合。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种语言中枢解码方法，其特征在于，包括：

被测人默想不同的孤立汉字，依据近红外收-发电路提取被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射电压信号，不同的电压信号对应不同的被默想孤立汉字的特征信息；

检测并确定所述被默想孤立汉字的重复出现顺序和重复周期，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条，所述重复周期为被默想孤立汉字默想的持续时间；

依据预设信号采集时长，在所述环形数据链条内采集分别包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号并输出；其中，所述信号采集时长依据所述被默想孤立汉字的重复周期设置；

对所述抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息；

依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述被默想孤立汉字的重复周期的范围是：0.25秒～3秒。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号采集时长依据所述被默想孤立汉字的重复周期设置的过程包括：

设置所述信号采集时长是所述被默想孤立汉字的重复周期的2倍。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述抽检电压信号进行信号滤波的过程包括：

采用切比雪夫Ⅱ型滤波器对所述抽检电压信号进行滤波；

其中，所述预设频率范围为0.1赫兹～1千赫兹。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对进行信号滤波后的抽检电压信号进行特征信息的抽取的过程包括：

在预设频带宽度范围内，对进行信号滤波后的抽检电压信号进行平移窗口搜索；

所述平移窗口对应的预设频带宽度范围为：3赫兹～18赫兹。

6.根据权利要求1～5中任意一项所述的方法，其特征在于，在确定具有相同关联维数时域特征的特征信息之后，在预设对应关系的文字表中查找比对之前，还包括：

在所述预设频率范围内，搜索与所述确定具有相同时域特征的特征信息偏移的特征信息，作为差异特征信息；

比较所述差异特征信息与所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，获取识别率。

7.根据权利要求1～5中任意一项所述的方法，其特征在于，依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字的过程包括：

依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的韵母，确定在预设对应关系的所述文字表中所要查找的查询范围；

依据获取到的所述具有相同关联维数时域特征的特征信息中包含的声母，在所述查询范围内查找对应所述声母的汉字信息，确定所述文字信息为所述被默想孤立汉字对应的汉字；

其中，预设对应关系的所述文字表中按照韵母与声母的排列组合方式存储对应的文字。

8.一种语言中枢解码系统，其特征在于，包括：

输入端与被测人左耳的耳额穴连接的近红外收-发电路，被测人默想不同的孤立汉字，所述近红外收-发电路，用于提取所述被测人左耳的耳额穴的氧合血红蛋白近红外透射的电压信号；其中，不同的所述电压信号对应不同的默想孤立汉字的特征信息；

与所述近红外收-发电路输入端连接的被测人脑共同构成的构造单元，所述构造单元，用于检测并确定被测人脑中所述被默想孤立汉字的重复出现顺序和重复周期，提取并构造包含韵母和声母不同特征信息对应的电压信号为环形数据链条，所述重复周期为被默想孤立汉字默想的持续时间；

与所述近红外收-发电路输出端连接的采集单元，用于依据预设信号采集时长，在所述环形数据链条内分别包含完整韵母和声母特征的抽检电压信号并输出；其中，所述信号采集时长依据所述被默想孤立汉字的重复周期设置；

与所述采集单元连接的滤波器，用于对所述抽检电压信号进行信号滤波和特征信息的抽取，确定具有相同关联维数时域特征的特征信息；

与所述滤波器连接的中央处理器，用于依据所述具有相同关联维数时域特征的特征信息，在预设对应关系的文字表中查找比对，确定所述被默想孤立汉字为所述文字表中某一汉字。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述滤波器包括：切比雪夫Ⅱ型滤波器；

其中，所述切比雪夫Ⅱ型滤波器的频带宽度范围为：3赫兹～18赫兹；所述预设频率范围为0.1赫兹～1千赫兹。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述采集单元由Agilent54624A数字存储示波器，键控同步采集单元和模数转换A/D单元构成。

11.一种锁，其特征在于，包括：

权利要求8～10中任意一项所述语言中枢解码系统；

与所述语言中枢解码系统连接的触发端；

当需要开启锁时，使所述触发端与开锁人的左耳的额耳穴触接，在所述语言中枢解码系统中，将预存储的文字信息与提取到的所述开锁人当前语言中枢神经信息反映的文字信息进行比对，当一致时，开启所述锁。