CN111012338A - 一种基于脑电波的潜意识深度检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于脑电波的潜意识深度检测方法，包括以下步骤：步骤1、通过采集基础数据制定标准数据值；步骤2、将标准数据值进行标注后进行深度学习；步骤3、制定标准数据模型；步骤4、采集待测数据；步骤5、通过将待测数据与标准数据模型对比，得到检测结果并反馈。本发明大大提高潜意识状态检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及脑电波检测领域，尤其涉及一种基于脑电波的潜意识深度检测方法。
背景技术
潜意识，心理学术语。是指人类心理活动中，不能认知或没有认知到的部分，是人们“已经发生但并未达到意识状态的心理活动过程”。弗洛伊德又将潜意识分为前意识和无意识两个部分，有的又译为前意识和潜意识。
目前潜意识状态没有比较客观的测量方法，大都以心理学标准设计问卷量表的形式来标记人的潜意识状态，这种方法不够客观准确。
发明内容
有鉴于此，为了解决现在潜意识状态检测不准确的技术问题，本发明提供一种基于脑电波的潜意识深度检测方法。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于脑电波的潜意识深度检测方法，包括以下步骤：
步骤1、通过采集基础数据制定标准数据值；
步骤2、将标准数据值进行标注后进行深度学习；
步骤3、制定标准数据模型；
步骤4、采集待测数据；
步骤5、通过将待测数据与标准数据模型对比，得到检测结果并反馈。
优选的，步骤1-5采用脑电波检测装置进行检测，所述检测装置包括脑电波采集装置和检测主机。
优选的，所述步骤1中基础数据还包括互联网下载的标准数据。
优选的，所述步骤3中标准数据模型对潜意识进行数值化建模，划分成10个等级数值。
优选的，所述步骤5中通过被检测人进行反馈，审核检测结果。
优选的，所述步骤5中将正确的检测结果反馈给所述检测主机，增加标准数据模型的准确度。
优选的，所述检测主机采用计算机。
有益效果：
本发明通过采集基础数据制定标准数据值；将标准数据值进行标注后进行深度学习；制定标准数据模型；采集待测数据；通过将待测数据与标准数据模型对比，得到检测结果并反馈，通过不断的检测反馈，更新检测信息，大大提高潜意识状态检测的准确性。
附图说明
图1为本发明基于脑电波的潜意识深度检测方法的示意图。
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。
如图1，本发明实施例提出了一种基于脑电波的潜意识深度检测方法，包括以下步骤：
步骤1、通过采集基础数据制定标准数据值，其中，基础数据还包括互联网下载的标准数据；
步骤2、将标准数据值进行标注后进行深度学习，即进行统计后，形成标准的统计数据表格；
步骤3、制定标准数据模型，即数据值对比表格；
步骤4、采集待测数据；
步骤5、通过将待测数据与标准数据模型对比，得到检测结果，通过被检测人进行反馈，审核检测结果，并且进行反馈。
步骤1-5采用脑电波检测装置进行检测，检测装置包括脑电波采集装置和检测主机，脑电波采集装置采用与人体直接接触的方式，例如有贴片式的，直接接触检测即可。
步骤3中标准数据模型对潜意识进行数值化建模，划分成10个等级数值。本实施例为了便于检测，10个等级划分方便，但是不仅仅限定于10个等级，可以自我规定n个等级。
步骤5中将正确的检测结果反馈给检测主机，检测主机中设置数据库，数据库中存储所有的检测的数据和下载的数据，增加标准数据模型的准确度，开始做为比对是下载的数据作为比对的标准数据，经过无线完善，检测到的反馈数据后期存储于数据库中，然后作为再后检测的标准比对数据，不断完善标准数据模型。
检测主机采用计算机，采用普通的计算机即可完成模型的计算和建立，也可采取简单的微机。
最后需要说明的是：以上仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于脑电波的潜意识深度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过采集基础数据制定标准数据值；
步骤2、将标准数据值进行标注后进行深度学习；
步骤3、制定标准数据模型；
步骤4、采集待测数据；
步骤5、通过将待测数据与标准数据模型对比，得到检测结果并反馈。
2.根据权利要求1所述的基于脑电波的潜意识深度检测方法，其特征在于，步骤1-5采用脑电波检测装置进行检测，所述检测装置包括脑电波采集装置和检测主机。
3.根据权利要求1所述的基于脑电波的潜意识深度检测方法，其特征在于，所述步骤1中基础数据还包括互联网下载的标准数据。
4.根据权利要求3所述的基于脑电波的潜意识深度检测方法，其特征在于，所述步骤3中标准数据模型对潜意识进行数值化建模，划分成10个等级数值。
5.根据权利要求2所述的基于脑电波的潜意识深度检测方法，其特征在于，所述步骤5中通过被检测人进行反馈，审核检测结果。
6.根据权利要求5所述的基于脑电波的潜意识深度检测方法，其特征在于，所述步骤5中将正确的检测结果反馈给所述检测主机，增加标准数据模型的准确度。
7.根据权利要求1所述的基于脑电波的潜意识深度检测方法，其特征在于，所述检测主机采用计算机。
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| CN202010005724.0A CN111012338A (zh) | 2020-01-03 | 2020-01-03 | 一种基于脑电波的潜意识深度检测方法 |
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| CN202010005724.0A CN111012338A (zh) | 2020-01-03 | 2020-01-03 | 一种基于脑电波的潜意识深度检测方法 |
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| CN111012338A true CN111012338A (zh) | 2020-04-17 |
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| CN (1) | CN111012338A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113576493A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-11-02 | 安徽七度生命科学集团有限公司 | 一种用于健康理疗舱的用户状态识别方法 |
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2020
- 2020-01-03 CN CN202010005724.0A patent/CN111012338A/zh not_active Withdrawn
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