CN112674768A

CN112674768A - 一种基于智能汗带的情绪分析系统

Info

Publication number: CN112674768A
Application number: CN201911004212.6A
Authority: CN
Inventors: 杨海涛; 曹延华; 谢凯利; 谢海平; 袁春慧; 何宇; 潘耀宗; 强杰; 姜海洋; 王晋宇; 张长弓; 冯博迪; 李高源; 高宇歌
Original assignee: Peoples Liberation Army Strategic Support Force Aerospace Engineering University
Current assignee: Peoples Liberation Army Strategic Support Force Aerospace Engineering University
Priority date: 2019-10-18
Filing date: 2019-10-18
Publication date: 2021-04-20

Abstract

本发明公开了一种基于智能汗带的情绪分析系统，包括智能汗带和情绪分析系统。将便携式脑电采集设备集成到汗带，使得用户在运动过程中除了具备汗带的吸汗功能以及普通智能头戴设备的运动检测功能，还可以进行脑波信号的检测。汗带中传感器模块采集人体运动信息以及运动过程中所产生的脑波信号，通过数据处理模块进行分析处理，给出运动时情绪变化的分析结果。使用Android平台App对佩戴者的运动状态进行直观的显示，通过佩戴者的情绪变化来了解其不同运动状态下的身体状态和感受，进而提供准确的指导和帮助。

Description

一种基于智能汗带的情绪分析系统

技术领域

本发明涉及脑电信号分析技术领域，特别涉及一种基于智能汗带的情绪分析系统。

背景技术

脑电信号是从脑颅外头皮记录的局部神经元电活动的综合，包含了丰富的生理信息，包括情绪变化。人体在运动时情绪会发生波动，而现有佩戴式脑电检测设备无法对运动时人体情绪变化进行分析。

发明内容

本发明提供了一种基于智能汗带的情绪分析系统。本发明要解决的技术问题是通过运动过程中大脑发出的不同波长的脑电波，分析运动者在运动过程中的情绪变化，对于他们在不同运动状态的身体状况和感受具有一定的了解。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于智能汗带的情绪分析系统，包括智能汗带和情绪分析系统，所述智能汗带包括运动汗带本体、脑电采集模块、传感器模块、蓝牙模块、能量模块、存储模块，所述情绪分析系统包括情绪分析模块、蓝牙模块、数据处理模块；所述传感器模块采集人体运动信息，所述人体运动信息包括心率变化、行走步数、能量消耗，所述脑电采集模块采集脑电信号，所述脑电信号包括δ波、α波、β波、θ波、γ波等特征节律波，所述能量模块为智能汗带供电，所述存储模块存储采集到的人体运动信息和脑电信息，所述蓝牙模块将存储的人体运动信息和脑电信息传输给所述情绪分析系统，所述情绪分析系统通过蓝牙模块接受人体运动信息和脑电信息，所述情绪分析模块对接收到的脑电信息进行分析处理，具体处理步骤如下：

S1:采用小波变换来提取δ波、α波、β波、θ波、γ波，得到各节律波波形变化；

S2:记录被检测者情绪平静1分钟时间内的节律波样本值，设定节律波样本值为xj，j＝1，2，3，4，5；x1，x2，x3，x4，x5分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；设定节律波样本采样次数为nj，j＝1，2，3，4，5；n1，n2，n3，n4，n5，分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；

S3:计算实时观测数据与特征样本空间的马氏距离，并进行加权和，设定节律波样本值的数学期望分别为ui，i＝1，2，3，4，5；u1，u2，u3，u 4， u5分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；节律波样本空间为协方差矩阵为Gi，i＝1，2，3，4，5；G1，G2，G3，G4，G5分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；设定实时检测信号为x，通过公式

其中

可以得到实时检测信号x到样本空间的马氏距离d；

S4:预先设定情绪阈值，比较上一步骤测得的马氏距离d是否高于情绪阈值，如果高于则判定为情绪波动明显，并进行警报，否则继续监测；

所述数据处理模块将情绪分析结果与人体运动信息进行比对，给出运动时情绪变化的分析结果。

优选的，所述传感器模块使用红外光与红外光传感器、绿色LED灯与绿光传感器来检测心率，当室外温度低于15摄氏度且人体尚未运动时通过测量皮肤对绿光的吸收状况获取数据，当室外温度高于15摄氏度或者室外温度低于15摄氏度但人体通过运动体温显著上升时通过测量皮肤对红外光的吸收状况获取数据。

优选的，所述传感器模块使用三轴加速传感器来检测人体行走数与能量消耗。

优选的，所述脑电采集模块包括脑电波采集芯片和干电极，使用时干电极放置于人体前额处。

优选的，所述情绪分析系统基于android平台开发，可以在智能手机上使用。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

本发明是以汗带形式设计的，既具备运动吸汗功能，又具有普通智能头戴设备的运动检测功能。本发明采集运动时佩戴者的脑电信号数据，同时采集基本人体运动数据，可以通过情绪分析系统分析佩戴者在不同运动状态下的情绪变化。

附图说明

图1为本发明的智能汗带组成框图；

图2为本发明的系统流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式和具体实施例来对本发明进行详细的说明。

本发明将便携式脑电采集设备集成到汗带，可以用于脑波检测。脑检测汗带主要由三个部分组成：第一部分为汗带，使用常见的汗带材料制成；第二部分为嵌入式脑波检测设备，通过脑波检测传感器实时检测佩戴者的脑电波，使用蓝牙等无线传输方式输出脑电数据；第三部分为外置的情绪分析系统，将接收到的脑电数据进行处理，分析佩戴者的情绪波动。

脑波检测头带是以汗带形式设计的，具备运动吸汗功能，是一种智能运动汗带设备具有普通智能头戴设备的运动检测功能。它可以把用户每天行走的步数、运动时能量的消耗和心率检测等情况准确地记录下来，用户可以通过手机app查看智能运动汗带设备同步的数据。

本发明通过外置的情绪分析系统，对接收到的脑波数据进行分析，获取佩戴者的情绪变化。运动者在不同的运动状态下，大脑会发出不同波长的脑电波，通过小波算法对脑电波进行分析与计算，基于理论基础上的数学模型和脑电数据，提取出反映身体状态和感受的定量特征体系与数值，进而实现运动者的情绪变化。

在具体实施例中：

(1)将脑电采集模块、传感器模块、蓝牙模块、能量模块、存储模块放入汗带里面，设计一款可穿戴式的智能汗带；

其中脑电采集模块主要包含消费级单通道脑电波采集芯片芯片、干电极。干电极采用直径12mm、厚度为2mm的圆形不锈钢干电极片，使用 1.2mm的螺丝固定导线后上锡，使用时干电极放置于前额处。佩戴者通过将干电极以穿戴式放在前额进行脑电波数据的采集。由于不同特性的节律波在不同状态下信号的表现形式也是不同的。而且脑电信号的特征节律波的提取是进行观察情绪变化的核心。

其中传感器是由三轴加速传感器构成，当物体出现变速运动而产生加速度时，其内部的电极位置将会发生变化，根据人体运动模型和检测信号波形的峰值，即可反映出行走的步数。

通过智能汗带上的接收器和传感器可以根据光电法检测运动时的心率变化。采用加速度计等补偿算法能较好的排除由运动造成的心率信号干扰。

(2)外置情绪分析系统设计成智能手机上的app，具体处理步骤如下：

1、采用小波变换来提取δ波、α波、β波、θ波、γ波，得到各节律波波形变化。记录被检测者情绪平静1分钟时间内的节律波样本值，设定节律波样本值为xj，j＝1，2，3，4，5；x1，x2，x3，x4，x5分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；设定节律波样本采样次数为nj，j＝1，2，3，4， 5；n1，n2，n3，n4，n5，分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；

2、计算实时观测数据与特征样本空间的马氏距离，并进行加权和，设定节律波样本值的数学期望分别为ui，i＝1，2，3，4，5；u1，u2，u3，u 4， u5分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；节律波样本空间为协方差矩阵为Gi，i＝1，2，3，4，5；G1，G2，G3，G4，G5分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；设定实时检测信号为x，通过公式

其中

可以得到实时检测信号x到样本空间的马氏距离d；

3、预先设定情绪阈值，比较上一步骤测得的马氏距离d是否高于情绪阈值，如果高于则判定为情绪波动明显，并进行警报，否则继续监测；

将上述所描述功能操做以及生成的情绪分析报告可以通过app界面直观的展现出来。

Claims

1.一种基于智能汗带的情绪分析系统，其特征在于，包括智能汗带和外置的情绪分析系统，所述智能汗带包括运动汗带本体、脑电采集模块、传感器模块、蓝牙模块、能量模块、存储模块，所述情绪分析系统包括情绪分析模块、蓝牙模块、数据处理模块；所述传感器模块采集人体运动信息，所述人体运动信息包括心率变化、行走步数、能量消耗，所述脑电采集模块采集脑电信号，所述脑电信号包括δ波、α波、β波、θ波、γ波等特征节律波，所述能量模块为智能汗带供电，所述存储模块存储采集到的人体运动信息和脑电信息，所述蓝牙模块将存储的人体运动信息和脑电信息传输给所述情绪分析系统，所述情绪分析系统通过蓝牙模块接受人体运动信息和脑电信息，所述情绪分析模块对接收到的脑电信息进行分析处理，具体处理步骤如下：

S1：采用小波变换来提取δ波、α波、β波、θ波、γ波，得到各节律波波形变化；

S2：记录被检测者情绪平静1分钟时间内的节律波样本值，设定节律波样本值为x_j，j＝1，2，3，4，5；x₁，x₂，x₃，x₄，x₅分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；设定节律波样本采样次数为n_j，j＝1，2，3，4，5；n₁，n₂，n₃，n₄，n₅，分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；

S3：计算实时观测数据与特征样本空间的马氏距离，并进行加权和，设定节律波样本值的数学期望分别为u_i，i＝1，2，3，4，5；u₁，u₂，u₃，u₄，u₅分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；节律波样本空间为协方差矩阵为G_i，i＝1，2，3，4，5；G₁，G₂，G₃，G₄，G₅分别对应δ波、α波、β波、θ波、γ波；设定实时检测信号为x，通过公式

其中

可以得到实时检测信号x到样本空间的马氏距离d；

S4：预先设定情绪阈值，比较上一步骤测得的马氏距离d是否高于情绪阈值，如果高于则判定为情绪波动明显，并进行警报，否则继续监测；

根据运动过程中用户的情绪波动，来了解他们不同运动状态下的身体状态和感受，进而为其提供准确的指导和帮助。

2.根据权利要求1所述的基于智能汗带的情绪分析系统，其特征在于，所述传感器模块使用红外光与红外光传感器、绿色LED灯与绿光传感器来检测心率，当室外温度低于15摄氏度且人体尚未运动时通过测量皮肤对绿光的吸收状况获取数据，当室外温度高于15摄氏度或者室外温度低于15摄氏度但人体通过运动体温显著上升时通过测量皮肤对红外光的吸收状况获取数据。

3.根据权利要求1所述的基于智能汗带的情绪分析系统，其特征在于，所述传感器模块使用三轴加速传感器来检测人体行走数与能量消耗。

4.根据权利要求1所述的基于智能汗带的情绪分析系统，其特征在于，所述脑电采集模块包括脑电波采集芯片和干电极，使用时干电极放置于人体前额处。

5.根据权利要求1所述的基于智能汗带的情绪分析系统，其特征在于，所述情绪分析系统基于android平台开发，可以在智能手机上使用。