CN109758767A - 游戏难度调整方法、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种游戏难度调整方法。该游戏难度调整方法包括：获取用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；根据所述专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度。本发明还公开了一种终端及计算机可读存储介质。本发明能够实现动态调整游戏难度。

Description

游戏难度调整方法、终端及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及脑电波控制技术领域，尤其涉及一种游戏难度调整方法、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术和网络技术的迅猛发展，网络游戏风靡全球，成为了人们业余生活中重要娱乐活动之一。而一款游戏想要尽可能长时间的吸引用户，其游戏难度的设计很重要。目前，游戏难度的调整通常是在游戏初步设计完成后，再基于试玩玩家的测试结果和反馈意见进行一定的调整，而在游戏过程中无法实现动态调整。但是，由于不同用户的游戏能力水平不同，同一用户在不同情况下游戏状态也可能不同，在游戏过程中，用户会觉得其难度与自身的能力水平不相匹配，游戏难度过难或过于简单都将会使用户丧失继续游戏的兴趣。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种游戏难度调整方法、终端及计算机可读存储介质，旨在实现动态调整游戏难度。

为实现上述目的，本发明提供一种游戏难度调整方法，所述游戏难度调整方法包括：

获取用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；

根据所述专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度。

可选地，所述获取用户的脑电波信号的步骤，包括：

建立终端与脑电波信号采集设备之间的连接；

向所述脑电波信号采集设备发送脑电波信号采集指令，以使所述脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号；

接收所述脑电波信号采集设备发送的用户的脑电波信号。

可选地，所述对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数的步骤，包括：

对所述脑电波信号进行预处理；

对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，得到对应的α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量；

根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。

可选地，所述专注度指数的计算公式为：专注度指数＝E_β/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

所述放松度指数的计算公式为：放松度指数＝E_α/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

所述疲劳度指数的计算公式为：疲劳度指数＝(E_θ+E_δ)/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

其中，所述E_α为α波频段的频段能量，E_β为β波频段的频段能量，E_θ为θ波频段的频段能量，E_δ为δ波频段的频段能量。

可选地，所述根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到对应的游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度的步骤，包括：

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值及其各自对应的预设权重系数计算加权和，并将所述加权和作为游戏状态分值；

将所述游戏状态分值与预设阈值进行对比，根据对比结果对应调整游戏难度。

可选地，所述预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值，所述第一预设阈值小于第二预设阈值，所述根据对比结果对应调整游戏难度的步骤，包括：

若所述游戏状态分值小于或等于所述第一预设阈值，则降低游戏难度；

若所述游戏状态分值大于或等于所述第二预设阈值，则提高游戏难度。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种终端，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的游戏难度调整程序，所述游戏难度调整程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

获取用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；

根据所述专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度。

可选地，所述游戏难度调整程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：

建立所述终端与脑电波信号采集设备之间的连接；

向所述脑电波信号采集设备发送脑电波信号采集指令，以使所述脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号；

接收所述脑电波信号采集设备发送的用户的脑电波信号。

可选地，所述游戏难度调整程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：

对所述脑电波信号进行预处理；

对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，得到对应的α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量；

根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有游戏难度调整程序，所述游戏难度调整程序被处理器执行时实现如上所述的游戏难度调整方法的步骤。

本发明提供一种游戏难度调整方法、终端及计算机可读存储介质，通过获取用户的脑电波信号，对脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；根据专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；根据专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据该游戏状态分值对应调整游戏难度。通过上述方式，本发明可实现通过脑电波动态调整游戏难度，使得游戏难度与用户的游戏状态和游戏能力水平相匹配，避免因游戏过难或过于简单而使用户失去游戏兴趣，可增强用户的游戏粘度和游戏体验。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；

图2为本发明游戏难度调整方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明第一实施例步骤S30的细化流程示意图；

图4为本发明第一实施例步骤S10的细化流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在现有技术中，游戏难度的调整通常是在游戏初步设计完成后，再基于试玩玩家的测试结果和反馈意见进行一定的调整，而在游戏过程中无法实现动态调整。但是，由于不同用户的游戏能力水平不同，同一用户在不同情况下游戏状态也可能不同，在游戏过程中，用户会觉得其难度与自身的能力水平不相匹配，游戏难度过难或过于简单都将会使用户丧失继续游戏的兴趣。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种游戏难度调整方法、终端及计算机可读存储介质，通过获取用户的脑电波信号，对脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；根据专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；根据专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据该游戏状态分值对应调整游戏难度。通过上述方式，本发明可实现通过脑电波动态调整游戏难度，使得游戏难度与用户的游戏状态和游戏能力水平相匹配，避免因游戏过难或过于简单而使用户失去游戏兴趣，可增强用户的游戏粘度和游戏体验。

请参阅图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例终端可以是智能手机，也可以是PC(Personal Computer，个人计算机)、平板电脑、便携计算机等终端设备。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如Wi-Fi接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、Wi-Fi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及游戏难度调整程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的游戏难度调整程序，并执行以下操作：

获取用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；

根据所述专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的游戏难度调整程序，还执行以下操作：

建立终端与脑电波信号采集设备之间的连接；

向所述脑电波信号采集设备发送脑电波信号采集指令，以使所述脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号；

接收所述脑电波信号采集设备发送的用户的脑电波信号。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的游戏难度调整程序，还执行以下操作：

对所述脑电波信号进行预处理；

对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，得到对应的α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量；

根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。

进一步地，所述专注度指数的计算公式为：专注度指数＝E_β/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

所述放松度指数的计算公式为：放松度指数＝E_α/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

所述疲劳度指数的计算公式为：疲劳度指数＝(E_θ+E_δ)/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

其中，所述E_α为α波频段的频段能量，E_β为β波频段的频段能量，E_θ为θ波频段的频段能量，E_δ为δ波频段的频段能量。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的游戏难度调整程序，还执行以下操作：

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值及其各自对应的预设权重系数计算加权和，并将所述加权和作为游戏状态分值；

将所述游戏状态分值与预设阈值进行对比，根据对比结果对应调整游戏难度。

进一步地，所述预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值，所述第一预设阈值小于第二预设阈值，处理器1001可以调用存储器1005中存储的游戏难度调整程序，还执行以下操作：

若所述游戏状态分值小于或等于所述第一预设阈值，则降低游戏难度；

若所述游戏状态分值大于或等于所述第二预设阈值，则提高游戏难度。

基于上述硬件结构，提出本发明游戏难度调整方法实施例。

本发明提供一种游戏难度调整方法。

请参阅图2，图2为本发明游戏难度调整方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，该游戏难度调整方法包括：

步骤S10，获取用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；

在本实施例中，终端可以为智能手机，也可以是PC(Personal Computer，个人计算机)、平板电脑、便携计算机等终端设备。

在用户游戏时，终端先获取用户的脑电波信号，获取方式可以为：与脑电波信号采集设备建立连接，通过脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号，接收脑电波信号采集设备发送的脑电波信号。脑电波信号可以每隔预设时间进行获取，以获取用户上一时间段的脑电波信号，进而得到上一时间段的游戏状态分值，以对应调整游戏难度；还可以在用户完成一个关卡时进行获取，以获取用户进行上一关卡游戏时的脑电波信号，进而得到用户进行上一关卡游戏的游戏状态分值，以对应调整下一关卡的游戏难度。

在获取到脑电波信号之后，对脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。具体的，先对脑电波信号进行预处理，包括去噪和滤波、放大等处理；然后对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，可得到各频段的频段能量，包括α波频段的频段能量、β波频段的频段能量、θ波频段的频段能量和δ波频段的频段能量；根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。由于β波在精神紧张和情绪激动或亢奋时出现，可反映人体注意力的集中程度，即可反映用户的专注度，而α波可反映用户的放松度。此外，由于θ波和δ波在疲倦和睡眠时出现，可反映用户的疲劳度。因此，对应的，专注度指数的计算公式可以为：专注度指数＝E_β/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)，放松度指数的计算公式为：放松度指数＝E_α/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)，疲劳度指数的计算公式为：疲劳度指数＝(E_θ+E_δ)/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)，其中E_α为α波频段的频段能量，E_β为β波频段的频段能量，E_θ为θ波频段的频段能量，E_δ为δ波频段的频段能量。

步骤S20，根据所述专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；

然后，根据专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值。其中，该预设映射关系表包括不同专注度指数范围与专注度分值的映射关系、不同放松度指数范围与放松度分值的映射关系及不同疲劳度指数范围与疲劳度分值的映射关系。在获取到专注度指数、放松度指数、疲劳度指数，可分别确定其所处范围，并根据该预设映射关系表确定对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值。

步骤S30，根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度。

最后，根据专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据该游戏状态分值对应调整游戏难度。具体的，参照图3，步骤S30包括：

步骤S31，根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值及其各自对应的预设权重系数计算加权和，并将所述加权和作为游戏状态分值；

步骤S32，将所述游戏状态分值与预设阈值进行对比，根据对比结果对应调整游戏难度。

在本实施例中，在得到专注度分值、放松度分值和疲劳度分值后，根据专注度分值、放松度分值和疲劳度分值及其各自对应的预设权重系数计算加权和，即在将专注度分值与第一预设权重系数相乘，将放松度分值与第二预设权重系数相乘，将疲劳度分值与第三预设权重系数相乘之后相加，从而得到游戏状态分值。该游戏状态分值用于反映用户的游戏状态和游戏能力水平，分值越高，说明用户可能处于兴奋状态，也说明用户游戏能力水平较高，分值越低，说明用户可能处于沮丧状态，也说明用户游戏能力水平较低。在具体实施例中，该游戏状态分值的计算方法还可以为对专注度分值、放松度分值和疲劳度分值进行加和，得到的加和值即为游戏状态分值。

然后，将该游戏状态分值与预设阈值进行对比，根据对比结果对应的调整游戏难度。其中，该预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值，第一预设阈值小于第二预设阈值，具体的，步骤S32包括：

若所述游戏状态分值小于或等于所述第一预设阈值，则降低游戏难度；

若所述游戏状态分值大于或等于所述第二预设阈值，则提高游戏难度。

若该游戏状态分值小于或等于第一预设阈值，则说明用户处于沮丧状态，说明可能游戏对于该用户来说较难，为提高用户的游戏兴趣，此时可降低游戏难度；若该游戏状态分值大于或等于第二预设阈值，则说明用户处于兴奋状态，说明可能游戏对于该用户来说较简单，此时可提高游戏难度。

本发明实施例提供一种游戏难度调整方法，通过获取用户的脑电波信号，对脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；根据专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；根据专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据该游戏状态分值对应调整游戏难度。通过上述方式，本发明可实现通过脑电波动态调整游戏难度，使得游戏难度与用户的游戏状态和游戏能力水平相匹配，避免因游戏过难或过于简单而使用户失去游戏兴趣，可增强用户的游戏粘度和游戏体验。

具体的，请参阅图4，图4为本发明第一实施例步骤S10的细化流程示意图。步骤S10包括：

步骤S11，建立终端与脑电波信号采集设备之间的连接；

在本实施例中，为获取用户的脑电波信号，需先建立该终端与脑电波信号采集设备之间的连接。其中，该脑电波信号采集设备用于采集用户的脑电波信号，可以为运用了脑机接口技术的智能头环。建立连接的方式可以包括但不限于：1)有线连接；2)无线连接，如Wi-Fi连接、蓝牙连接。

步骤S12，向所述脑电波信号采集设备发送脑电波信号采集指令，以使所述脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号；

步骤S13，接收所述脑电波信号采集设备发送的用户的脑电波信号。

然后，终端向该脑电波信号采集设备发送脑电波信号采集指令，以使得该脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号并返回至该终端。终端接收该脑电波信号采集设备发送的用户的脑电波信号，即可获取到脑电波信号。

步骤S14，对所述脑电波信号进行预处理；

终端在获得脑电波信号后，由于人体脑电波信号非常微弱，为提高脑电信号的性能和检测效率，可先对该脑电波信号进行预处理。其中，预处理包括对脑电波信号进行去噪和滤波、放大等处理，去噪是由于脑电波信号存在非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干燥，通过去噪处理可消除原始脑电波数据中的噪声，增强脑电波信号的强度，以更好地获取大脑活动和状态的有用信息。滤波处理主要是为了滤除干扰波，放大处理主要是由于脑电波信号微弱，放大后可便于后续的检测分析。在预处理过程中采用的具体方法可参照现有技术，此处不作赘述。

步骤S15，对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，得到对应的α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量；

步骤S16，根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。

然后，对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，可得到各频段的频段能量，脑电波信号根据频率可以分为4种：α波(8-13Hz)、β波(14-30Hz)、θ波(4-7Hz)和δ波(1-3Hz)，即可得到对应的α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量；根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。

由于不同的脑电波频段可反映人的不同状态，其中，α波是正常人脑电波的基本节律，如果没有外加的刺激，其频率是相当恒定的。人在清醒、安静并闭眼时该节律最为明显，此时人的意识清醒而身体处于完全的放松状态。β波，当精神紧张和情绪激动或亢奋时出现此波。θ波，在成年人意愿受挫或者抑郁以及精神病患者中这种波极为显著，个体疲倦时，缺氧或深度麻醉时也可能出现。δ波，当人在婴儿期或智力发育不成熟、成年人在极度疲劳和昏睡或麻醉状态下，可在颞叶和顶叶记录到这种波段。

由上可知，由于β波在精神紧张和情绪激动或亢奋时出现，可反映人体注意力的集中程度，即可反映用户的专注度，而α波可反映用户的放松度。此外，由于θ波和δ波在疲倦和睡眠时出现，可反映用户的疲劳度。因此，对应的，专注度指数的计算公式可以为：专注度指数＝E_β/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)，放松度指数的计算公式为：放松度指数＝E_α/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)，疲劳度指数的计算公式为：疲劳度指数＝(E_θ+E_δ)/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)，其中E_α为α波频段的频段能量，E_β为β波频段的频段能量，E_θ为θ波频段的频段能量，E_δ为δ波频段的频段能量。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有游戏难度调整程序，所述游戏难度调整程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的游戏难度调整方法的步骤。

本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述游戏难度调整方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种游戏难度调整方法，其特征在于，所述游戏难度调整方法包括以下步骤：

获取用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；

根据所述专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度。

2.如权利要求1所述的游戏难度调整方法，其特征在于，所述获取用户的脑电波信号的步骤，包括：

建立终端与脑电波信号采集设备之间的连接；

向所述脑电波信号采集设备发送脑电波信号采集指令，以使所述脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号；

接收所述脑电波信号采集设备发送的用户的脑电波信号。

3.如权利要求1所述的游戏难度调整方法，其特征在于，所述对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数的步骤，包括：

对所述脑电波信号进行预处理；

对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，得到对应的α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量；

根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。

4.如权利要求3所述的游戏难度调整方法，其特征在于，所述专注度指数的计算公式为：专注度指数＝E_β/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

所述放松度指数的计算公式为：放松度指数＝E_α/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

所述疲劳度指数的计算公式为：疲劳度指数＝(E_θ+E_δ)/(E_α+E_β+E_θ+E_δ)；

其中，所述E_α为α波频段的频段能量，E_β为β波频段的频段能量，E_θ为θ波频段的频段能量，E_δ为δ波频段的频段能量。

5.如权利要求1所述的游戏难度调整方法，其特征在于，所述根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到对应的游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度的步骤，包括：

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值及其各自对应的预设权重系数计算加权和，并将所述加权和作为游戏状态分值；

将所述游戏状态分值与预设阈值进行对比，根据对比结果对应调整游戏难度。

6.如权利要求5所述的游戏难度调整方法，其特征在于，所述预设阈值包括第一预设阈值和第二预设阈值，所述第一预设阈值小于第二预设阈值，所述根据对比结果对应调整游戏难度的步骤，包括：

若所述游戏状态分值小于或等于所述第一预设阈值，则降低游戏难度；

若所述游戏状态分值大于或等于所述第二预设阈值，则提高游戏难度。

7.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的游戏难度调整程序，所述游戏难度调整程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

获取用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行处理，得到对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数；

根据所述专注度指数、放松度指数、疲劳度指数和预设映射关系表得到对应的专注度分值、放松度分值和疲劳度分值；

根据所述专注度分值、放松度分值和疲劳度分值计算得到游戏状态分值，并根据所述游戏状态分值对应调整游戏难度。

8.如权利要求7所述的终端，其特征在于，所述游戏难度调整程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：

建立所述终端与脑电波信号采集设备之间的连接；

向所述脑电波信号采集设备发送脑电波信号采集指令，以使所述脑电波信号采集设备采集用户的脑电波信号；

接收所述脑电波信号采集设备发送的用户的脑电波信号。

9.如权利要求7所述的终端，其特征在于，所述游戏难度调整程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：

对所述脑电波信号进行预处理；

对经预处理后的脑电波信号进行傅里叶变换，得到对应的α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量；

根据所述α波频段、β波频段、θ波频段和δ波频段的频段能量分别计算对应的专注度指数、放松度指数和疲劳度指数。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有游戏难度调整程序，所述游戏难度调整程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的游戏难度调整方法的步骤。