CN114665886A - 脑电数据的数据压缩方法、芯片、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种脑电数据的数据压缩方法、芯片、设备及存储介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取目标脑电数据；从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围；数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；确定目标数据范围对应的目标数据压缩率；使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据；可以解决由于脑电数据变化缓慢，脑机接口装置通常要对脑电数据进行长时间的采集，从而导致脑机接口设备存储的数据量较大的问题；由于先对目标脑电数据进行压缩，再对脑电数据进行存储，所以可以减小存储的脑电数据的大小，从而减少脑机接口设备存储的数据量，节约存储空间。

Description

脑电数据的数据压缩方法、芯片、设备及存储介质

【技术领域】

本申请涉及一种脑电数据的数据压缩方法、芯片、设备及存储介质，属于计算机技术领域。

【背景技术】

脑机接口设备是脑和计算机进行信息传递的重要桥梁。脑机接口设备的作用是把采集到的脑电数据转换成可以被计算机识别的操作信号，以实现通过脑电数据控制计算机。

传统的脑机接口设备在对脑电数据进行处理的过程中，通过将采集到的脑电数据直接进行存储，并对存储的脑电数据进行分析和转换，以生成可以被计算机识别的操作信号。

然而，由于脑电数据变化缓慢，脑机接口设备通常要对脑电数据进行长时间的采集，才能对脑电信号进行完整的分析，这就会产生大量的脑电数据，从而导致脑机接口设备存储的数据量较大的问题。

【发明内容】

本申请提供了脑电数据的数据压缩方法、芯片、设备及存储介质，可以解决由于脑电数据变化缓慢，脑机接口装置通常要对脑电数据进行长时间的采集，这就会产生大量的脑电数据，从而导致计算机存储的数据量较大的问题。本申请提供如下技术方案：

第一方面，提供一种脑电数据的数据压缩方法，所述方法包括：

获取目标脑电数据；

从各个数据范围中确定所述目标脑电数据所属的目标数据范围；所述数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；

确定所述目标数据范围对应的目标数据压缩率；第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，所述第m个数据范围中的脑电数据小于所述第n个数据范围中的脑电数据，所述m和所述n为正整数；

使用所述目标数据压缩率对所述目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储所述压缩后的脑电数据。

可选地，所述从各个数据范围中确定所述目标脑电数据所属的目标数据范围之前，还包括：

根据预设划分方式对所述最大数据范围进行划分，得到至少两个数据范围；第k个数据范围中的脑电数据大于第h个数据范围中的脑电数据，所述第k个数据范围对应的宽度大于或等于所述第h个数据范围的宽度，所述k和所述h为正整数。

可选地，所述使用所述目标数据压缩率对所述目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，包括：

根据所述目标数据压缩率对所述对目标脑电数据进行移位操作，得到移位后的脑电数据；

将所述移位后的脑电数据与所述目标数据范围对应的目标初始值之和确定为压缩后的脑电数据；所述目标初始值根据所述目标数据范围确定。

可选地，所述根据所述目标数据压缩率对所述对目标脑电数据进行移位操作，得到移位后的脑电数据，包括：

根据所述目标数据压缩率确定所述移位操作的移动位数；

将所述目标脑电数据右移所述移动位数，得到移位后的脑电数据。

可选地，所述目标脑电数据用p进制表示，所述p为大于1的整数；

所述根据所述目标数据压缩率确定所述移位操作的移动位数，包括：

将以所述p为底所述数据压缩率的对数的相反数确定为所述移动位数。

可选地，所述使用所述目标数据压缩率对所述目标脑电数据进行压缩之前，还包括：

确定所述目标数据范围对应的目标初始值。

可选地，所述确定所述目标数据范围对应的目标初始值，包括：

从各个所述数据范围中确定脑电数据小于所述目标数据范围中脑电数据的参考数据范围；

根据所述目标数据压缩率，及各个所述参考数据范围的宽度和对应的数据压缩率，确定所述目标数据范围对应的目标初始值。

可选地，所述根据所述目标数据压缩率，及各个所述参考数据范围的宽度和对应的数据压缩率，确定所述目标数据范围对应的目标初始值，包括：

将各个所述参考数据范围的宽度与对应的数据压缩率的乘积之和确定为第一目标值；

将各个所述参考数据范围的宽度之和与所述目标数据压缩率的乘积确定为第二目标值；

将所述第一目标值与所述第二目标值之差确定为所述目标初始值。

第二方面，提供一种芯片，所述芯片用于执行以实现第一方面提供的脑电数据的数据压缩方法。

第三方面，提供一种电子设备，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现第一方面提供的脑电数据的数据压缩方法。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现第一方面提供的脑电数据的数据压缩方法。

本申请的有益效果至少包括：通过获取目标脑电数据；从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围；数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；确定目标数据范围对应的目标数据压缩率；第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，第m个数据范围中的脑电数据小于第n个数据范围中的脑电数据，m和n为正整数；使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据；可以解决由于脑电数据变化缓慢，脑机接口装置通常要对脑电数据进行长时间的采集，这就会产生大量的脑电数据，从而导致脑机接口设备存储的数据量较大的问题；由于先对目标脑电数据进行压缩，再对脑电数据进行存储，所以可以减小存储的脑电数据的大小，从而减少脑机接口设备存储的数据量，节约存储空间。

同时，由于脑电数据越小，脑电数据所属的数据范围对应数据压缩率越大，而数据压缩越大，压缩后的数据的精度越高，所以低阶数据处于无压缩或低压缩率状态，可以有效保证低阶数据的精度。

另外，由于脑电数据越大，脑电数据所属的数据范围的宽度越大，且由于脑电数据越大，脑电数据所属的数据范围对应数据压缩率越小，所以在各个数据范围中，数据范围的宽度越大，数据范围对应的数据压缩率越小，可以提高数据压缩效果。

另外，由于对目标脑电数据进行压缩的过程是通过对目标数据进行移位和加法实现的，使用加法器和移位器即可实现对目标脑电数据的压缩，硬件要求低，有利于数据压缩算法的应用。

另外，可以通过设置合适的压缩算法使得压缩后脑电数据能充分利用存储空间，所以可以进一步节约存储空间。

另外，由于对脑电数据进行压缩可以使得能够充分利用有限的存储空间存储脑电数据，增加了所能存储的脑电数据的时长，能满足不同脑电数据分析和处理算法对数据时长的要求，为脑电数据的分析和处理提供了更加灵活的算法选择。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩系统的示意图；

图2是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩方法的流程图；

图3是本申请一个实施例提供的目标脑电数据与压缩后的脑电数据的对应关系的示意图；

图4是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩方法的流程图；

图5是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩装置的框图；

图6是本申请一个实施例提供的电子设备的框图。

【具体实施方式】

下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

首先，对本申请实施例涉及的若干名词进行介绍。

脑电数据：能反映大脑皮层和\或头皮表面上大脑神经细胞中的电活动的数据。脑电数据具有变化缓慢、信号幅度低的特点。

数据压缩：是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。

数据压缩率：是指数据压缩后的大小与压缩前的大小的比值。

比特(binary digit，bit)：表示信息的最小单位，是二进制数的一位包含的信息。

图1是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩系统，该系统至少包括：数据采集设备110，数据压缩设备120和存储设备130。

数据采集设备110用于从头皮或者大脑内部获取反映大脑活动的脑电信号。

可选地，数据采集设备可以是为非侵入式设备，比如：脑电帽，或者也可以为侵入式设备，比如：植入式医疗器械，本实施例不对数据采集设备的类型作限定。

本实施例中，数据采集设备110还具有模数转换(analogue-to-digitalconversion，ADC)功能，用于将采集的脑电信号(模拟信号)转换为可以被电子设备识别的脑电数据(数字信号)。

可选地，脑电数据可以是二进制数，或者，也可以是十进制数，本实施例不对脑电数据的表现形式作限定。

可选地，数据采集设备110产生的脑电数据的最大数据位数是固定的。数据采集设备110产生的脑电数据的最大数据位数可以是10位，或者也可以为12位，本实施例不对数据采集设备110产生的脑电数据的最大数据位数作限定。

可选地，脑电数据的最大数据范围根据脑电数据的最大数据位数确定。具体地，脑电数据用二进制表示，在脑电数据的最大数据位数为10位时，脑电数据的最大数据范围为0～1024，或者，在脑电数据的最大数据位数为12位时，脑电数据的最大数据范围为0～4096，本实施例不对脑电数据的最大位数作限定。

数据压缩设备120与数据采集设备110之间通信连接，用于对数据采集设备产生的脑电数据进行压缩。

可选地，数据压缩设备120为脑机接口芯片，或者，也可以位于脑机接口设备以外的其他具有计算功能的电子设备中，本实施例不对数据压缩设备120的类型作限定。

本实施例中，数据压缩设备120用于通过获取目标脑电数据；从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围；数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；确定目标数据范围对应的目标数据压缩率；第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，第m个数据范围中的脑电数据小于第n个数据范围中的脑电数据，m和n为正整数；使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据。

存储设备130与数据压缩设备120之间通信连接，用于对压缩后的脑电数据进行存储。

可选地，存储设备130可以为可存储数据的芯片内部的存储器，或者也可以是芯片外部的外部存储器，可存储数据的芯片内部的存储器可以为静态随机存取存储器(StaticRandom-Access Memory，SRAM)，闪存(Flash EEPROM，FLASH)等，本实施例不对存储设备130的类型作限定。

可选地，存储设备130通过存储控制设备140与数据压缩设备120通信连接；存储控制设备140用于控制存储设备130存储压缩后的脑电数据。

可选地，存储控制设备140用于将一个或多个压缩后的脑电数据拼接成预设大小的数据块，以将一个数据块数据块中的数据一次存储至存储设备130中。

可选地，存储控制设备140还用于控制存储设备130存储压缩后的脑电数据的顺序。

在一个示例中，存储控制设备140为先进先出(First Input First Output，FIFO)存储器。

需要补充说明的是，本实施例中的数据采集设备110，数据压缩设备120，存储设备130和存储控制设备140中的两个或两个以上设备可以实现为同一个设备，或者，也可以均实现为不同设备，本实施例不对数据采集设备110，数据压缩设备120，存储设备130和存储控制设备140的实现方式作限定。

综上，本实施例通过的脑电数据的数据压缩系统，通过获取目标脑电数据；从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围；数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；确定目标数据范围对应的目标数据压缩率；第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，第m个数据范围中的脑电数据小于第n个数据范围中的脑电数据，m和n为正整数；使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据；可以解决由于脑电数据变化缓慢，脑机接口装置通常要对脑电数据进行长时间的采集，这就会产生大量的脑电数据，从而导致脑机接口设备存储的数据量较大的问题；由于先对目标脑电数据进行压缩，再对脑电数据进行存储，所以可以减小存储的脑电数据的大小，从而减少脑机接口设备存储的数据量，节约存储空间。

图2是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩方法的流程图，本申请以该方法应用于图1所示的脑电数据的数据压缩系统中的数据压缩设备120为例进行说明，该方法至少包括以下几个步骤：

步骤201，获取目标脑电数据。

其中，目标脑电数据由数据采集设备采集。

可选地，获取目标脑电数据，包括：基于与数据采集设备之间的通信连接获取目标脑电数据。

步骤202，从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围。

其中，数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的。脑电数据的最大数据范围预先存储在数据压缩设备中。

可选地，从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围之前，还包括：根据预设划分方式对最大数据范围进行划分，得到至少两个数据范围。

可选地，对于各个数据范围中的第k个数据范围和第h个数据范围，如果第k个数据范围中的脑电数据大于第h个数据范围中的脑电数据，第k个数据范围对应的宽度大于或等于第h个数据范围的宽度，k和h为正整数。即，数据范围中的脑电数据越大，数据范围的宽度越大。以实现脑电数据越大，脑电数据所属的数据范围的宽度越大。

其中，第k个数据范围中的脑电数据大于第h个数据范围中的脑电数据，是指：第k个数据范围中的脑电数据的最小值大于第h个脑电数据范围中的脑电数据的最大值。

数据范围的宽度是指：数据范围内包括的脑电数据类型的数量。

比如，第k个数据范围为64～127，第h个数据范围为0～63，则第k个数据范围中脑电数据的最小值为64，第h个数据范围中脑电数据的最大值为63。

又比如，第k个数据范围为128～511，第h个数据范围为64～127，则第k个数据范围的宽度为384，第h个数据范围的宽度为64。

本实施例中，预设划分方式预先存储在数据压缩设备中，不同最大数据范围对应的预设划分方式不同。

比如，最大数据范围为0～1023，预设划分方式为将最大数据范围划分为0～63、64～127、128～511和512～1023四个数据范围。

在实际实现时，可以根据实际需要可以为同一最大数据范围设置不同的预设划分方式，本实施例不对最大数据范围的划分方式作限定。

在一个示例中，最大数据范围为0～1023，预设划分方式为将最大数据范围划分为0～63、64～127、128～511和512～1023四个数据范围，目标脑电数据为67，则目标数据范围为64～127。

步骤203，确定目标数据范围对应的目标数据压缩率。

对于各个数据范围中的第m个数据范围和第n个数据范围，如果第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，则第m个数据范围中的脑电数据小于第n个数据范围中的脑电数据，m和n为正整数。即，数据范围中的脑电数据越小，数据范围对应的数据压缩率越大。以实现脑电数据越小，脑电数据所属的数据范围对应的数据压缩率越大。

其中，第m个数据范围中的脑电数据小于第n个数据范围中的脑电数据，是指：第m个数据范围中的脑电数据的最大值小于第n个脑电数据范围中的脑电数据的最小值。

数据压缩率是指：数据压缩后的大小与压缩前的大小的比值，即数据压缩率越大，压缩后的数据的精度越高，数据压缩率越低，数据压缩效果越好。

本实施例中，由于脑电数据越小，脑电数据所属的数据范围对应数据压缩率越大，而数据压缩越大，压缩后的数据的精度越高，所以在压缩后的脑电数据中，脑电数据越小，数据的精度越高，可以保证低阶脑电数据，即较小的脑电数据的精度。

另外，由于脑电数据越大，脑电数据所属的数据范围对应数据压缩率越小，而脑电数据越大，脑电数据所属的数据范围的宽度越大，所以在各个数据范围中，数据范围的宽度越大，数据范围对应的数据压缩率越小，可以提高数据压缩效果。

在本实施例中，各个数据范围对应的数据压缩率预先存储在数据压缩设备中，不同数据范围对应的数据压缩率不同。

在一个示例中，最大数据范围为0～1023，预设划分方式为将最大数据范围划分为0～63、64～127、128～511和512～1023四个数据范围，数据范围0～63对应的数据压缩率为1，数据范围64～127对应的数据压缩率为二分之一，数据范围128～511对应的数据压缩率为四分之一，数据范围512～1023对应的数据压缩率为八分之一。

在实际实现时，可以根据实际需要可以为同一数据范围设置不同的数据压缩率，本实施例不对各个数据范围对应的数据压缩率作限定。

在一个示例中，最大数据范围为0～1023，将最大数据范围划分为0～63、64～127、128～511和512～1023四个数据范围，数据范围0～63对应的数据压缩率为1，数据范围64～127对应的数据压缩率为二分之一，数据范围128～511对应的数据压缩率为四分之一，数据范围512～1023对应的数据压缩率为八分之一，目标数据范围为64～127，则目标数据压缩率为二分之一。

步骤104，使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据。

可选地，使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，包括：根据目标数据压缩率对目标脑电数据进行移位操作，得到移位后的脑电数据；将移位后的脑电数据与目标数据范围对应的目标初始值之和确定为压缩后的脑电数据。

其中，目标初始值根据目标数据脑电数据确定。

其中，移位操作是指：把数据整体左移或右移对应位数，得到新的数据；向右移位时低位移出(舍弃)，高位的空位补零；向左移位时高位移出(舍弃)，低位的空位补零。

可选地，将移位后的脑电数据与目标数据范围对应的目标初始值之和确定为压缩后的脑电数据，通过下式表示：

f＝g+s

其中，f为压缩后的脑电数据；g为移位后的脑电数据；s为目标数据范围对应的目标初始值。

可选地，根据目标数据压缩率对目标脑电数据进行移位操作，得到移位后的脑电数据，包括：根据目标数据压缩率确定移位操作的移动位数；将目标脑电数据右移移动位数，得到移位后的脑电数据。

在一个示例中，目标数据用二进制表示，目标脑电数据为1110，移动位数为2，则移位后的脑电数据为11。

可选地，目标脑电数据用p进制表示，p为大于1的整数；根据目标数据压缩率确定移位操作的移动位数，包括：将以p为底数据压缩率的对数的相反数确定为移动位数。

在实际实现时，为了便于对目标数据进行移位操作，目标脑电数据用2进制表示；此时，根据目标数据压缩率确定移位操作的移动位数，包括：将以2为底数据压缩率的对数的相反数确定为移动位数。

可选地，将以p为底数据压缩率的对数的相反数确定为移动位数，通过下式表示：

c＝-logpb

其中，p表示目标脑电数据为p进制；b为目标数据压缩率；c为移动位数。

在一个示例中，目标脑电数据用二进制表示，此时p为2，目标数据压缩率为四分之一，则移动位数为

即2。

可选地，使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩之前，还包括：确定目标数据范围对应的目标初始值。

本实施例中，确定目标数据范围对应的目标初始值，至少包括以下两种情况：

第一种情况，数据范围对应的初始值为预设定值，预先存储在电子设中，此时确定目标数据范围对应的目标初始值，包括：获取数据压缩设备中预先存储的目标数据范围对应的目标初始值。

第二种情况，目标初始值为数据压缩设备根据目标数据范围计算得到，此时，确定目标数据范围对应的目标初始值，包括：从各个数据范围中确定脑电数据小于目标数据范围中脑电数据的参考数据范围；根据目标数据压缩率，及各个参考数据范围的宽度和对应的数据压缩率，确定目标数据范围对应的目标初始值。

可选地，根据目标数据压缩率，及各个参考数据范围的宽度和对应的数据压缩率，确定目标数据范围对应的目标初始值，包括：将各个参考数据范围的宽度与对应的数据压缩率的乘积之和确定为第一目标值；将各个参考数据范围的宽度之和与目标数据压缩率的乘积确定为第二目标值；将第一目标值与第二目标值之差确定为目标初始值。

可选地，在参考数据范围的个数为0的情况下，目标初始值为0。

在参考数据范围不为0的情况下，根据目标数据压缩率，及各个参考数据范围的宽度和对应的数据压缩率，确定目标数据范围对应的目标初始值，通过下式表示：

q＝e₁t₁+…+e_nt_n-(e₁+…+e_n)t_o

其中，q为参考数据范围；e_i为第i个参考范围的宽度，1≤i≤n；t_i为第i个参考范围对应的数据压缩率，1≤i≤n；n为参考范围的个数；t₀为目标数据压缩率。

比如，最大数据范围为0～1023，将最大数据范围划分为0～63、64～127、128～511和512～1023四个数据范围，数据范围0～63对应的数据压缩率为1，数据范围64～127对应的数据压缩率为二分之一，数据范围128～511对应的数据压缩率为四分之一，数据范围512～1023对应的数据压缩率为八分之一，目标数据范围为512～1023，则参考数据范围为0～63、64～127和128～511，可以得到，目标初始值为

即128。

需要补充说明的是，在上述第一种情况中，获取中预先存储的数据范围对应的初始值也可以是根据数据范围计算得到的，初始值的计算方式与上述第二种情况中根据目标数据范围计算目标初始值的方式相同，具体计算过程参考第二种情况，本实施例对此不再赘述。

为了更好的说明本申请提供的脑电数据的数据压缩方法，以下给出一个实例进行说明。

设脑电数据为10bit数据，即脑电数据的最大数据位数为10位，则脑电数据的最大数据范围为0～1023。预设的划分方式为将最大数据范围划分为0～63、64～127、128～511和512～1023四个数据范围，将数据范围0～63对应的数据压缩率为1，数据范围64～127对应的数据压缩率为二分之一，数据范围128～511对应的数据压缩率为四分之一，数据范围512～1023对应的数据压缩率为八分之一。

由上可知，数据范围0～63的宽度为64，数据范围64～127的宽度为64，数据范围128～511的宽度为384，数据范围512～1023的宽度为512，根据数据范围的宽度和数据范围对应的压缩率，可以计算得到，数据范围0～63压缩后的宽度为64，数据范围64～127压缩后的宽度为32，数据范围128～511压缩后的宽度为96，数据范围512～1023压缩后的宽度为64。

根据上述方法可以计算得到数据压缩率为1时移动位数为0，所以在数据压缩的过程中不需要对数据范围0～63内的脑电数据进行移位操作；同理可知，数据压缩率为二分之一时移动位数为1位，所以在数据压缩的过程中需要将数据范围64～127内的脑电数据右移1位；数据压缩率为四分之一时移动位数为2位，所以在数据压缩的过程中需要将数据范围128～511内的脑电数据右移2位；数据压缩率为八分之一时移动位数为3位，所以在数据压缩的过程中需要将数据范围512～1023内的脑电数据右移3位。

由于数据范围0～63中的脑电数据小于其他数据范围中的脑电数据，所以数据范围0～63不存在参考数据范围，即数据范围0～63对应的初始值为0；同理可知，数据范围64～127对应的初始值为32；数据范围128～511对应的初始值64；数据范围512～1023对应的初始值为128。

参考图3，横坐标为目标脑电数据，纵坐标为压缩后的脑电数据，目标脑电数据与压缩后的脑电数据的对应关系如下：

在目标脑电数据小于64的情况下，Y＝X；

在目标脑电数据大于或等于64，且小于128的情况下：

在目标脑电数据大于或等于128，且小于512的情况下：

在目标脑电数据大于或等于512的情况下：

其中，X为目标脑电数据；Y为压缩后的脑电数据。

根据以上对应关系可以得到，压缩前的脑电数据范围0～63对应压缩后的脑电数据范围0～63；压缩前的脑电数据范围64～127对应压缩后的脑电数据范围64～95；压缩前的脑电数据范围128～511对应压缩后的脑电数据范围96～191；压缩前的脑电数据范围512～1023对应压缩后的脑电数据范围192～255，由此可知，压缩后的脑电数据的最大数据范围为0～255。

上述实例中，压缩后的脑电数据的最大数据范围0～255，且不存在重合的数据范围，所以用8位存储空间即可存储压缩后的脑电数据，压缩后的脑电数据为8bit，所以用本申请提供的数据压缩算法可以实现将10bit的脑电数据压缩为8bit，可以节约存储设备的存储空间。

另外，对于32位的存储设备来说，一个存储地址只能存储3个10bit的数据，这会导致浪费两个数据位，而一个存储地址可以存储4个8bit的数据，不会造成数据数据位的浪费，可以提高对存储地址的利用率，所以可以进一步节约存储设备的存储空间。

比如，设一个脑电数据的时长为30s，在直接对脑电数据进行存储时，一个存储地址可以存储的3个脑电数据，所以一个存储段可以存储脑电数据的时长为90s；而在对压缩后的脑电数据进行存储时，由于一个存储地址可以存储4个脑电数据，所以一个存储段可以存储的脑电数据的时长为120s。所以虽然将10bit的脑电数据压缩为8bit，仅压缩将脑电数据的大小压缩了20％，但是却将存储空间的利用率提高了33％，所以可以进一步节约存储空间。

另外，由于增加了存储设备所能存储的脑电数据的时长，能满足不同脑电数据分析和处理算法对数据时长的要求，为脑电数据的分析和处理提供了更加灵活的算法选择。

需要补充说明的是，本实施例仅一次完整的脑电数据压缩的过程进行介绍，在实际实现时，可以根据实际需要，对一个脑电数据进行多次压缩，即将压缩后的脑电数据重新确定为目标脑电数据以对压缩后的脑电数据再次进行压缩，本实施例不对脑电数据的压缩次数作限定。

比如：压缩次数为三次，目标脑电数据为20bit。压缩过程为：首先，使用本申请提供的压缩算法将20bit的目标脑电数据压缩为18bit，得到第一压缩后的脑电数据；然后，将第一压缩后的脑电数据确定为目标脑电数据，再次使用本申请提供的压缩算法，将18bit的目标脑电数据压缩为16bit，得到第二压缩后的脑电数据；最后，将第二压缩后的脑电数据确定为目标脑电数据，再次使用本申请提供的压缩算法，将16bit的目标脑电数据压缩为14bit，得到第三压缩后的脑电数据，并对第三压缩后的脑电数据进行存储。

综上所述，本实施例提供的脑电数据的数据压缩方法，通过获取目标脑电数据；从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围；数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；确定目标数据范围对应的目标数据压缩率；第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，第m个数据范围中的脑电数据小于第n个数据范围中的脑电数据，m和n为正整数；使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据；可以解决由于脑电数据变化缓慢，脑机接口装置通常要对脑电数据进行长时间的采集，这就会产生大量的脑电数据，从而导致脑机接口设备存储的数据量较大的问题；由于先对目标脑电数据进行压缩，再对脑电数据进行存储，所以可以减小存储的脑电数据的大小，从而减少脑机接口设备存储的数据量，节约存储空间。

同时，由于脑电数据越小，脑电数据所属的数据范围对应数据压缩率越大，而数据压缩越大，压缩后的数据的精度越高，所以低阶数据处于高压缩率甚至无压缩的状态，可以有效保证低阶数据的精度。

另外，由于脑电数据越大，脑电数据所属的数据范围的宽度越大，且由于脑电数据越大，脑电数据所属的数据范围对应数据压缩率越小，所以在各个数据范围中，数据范围的宽度越大，数据范围对应的数据压缩率越小，可以提高数据压缩效果。

另外，由于对目标脑电数据进行压缩的过程是通过对目标数据进行移位和加法实现的，使用加法器和移位器即可实现对目标脑电数据的压缩，硬件要求低，有利于数据压缩算法的应用。

另外，可以通过设置合适的压缩算法使得压缩后脑电数据能充分利用存储空间，所以可以进一步节约存储空间。

另外，由于对脑电数据进行压缩可以使得能够充分利用有限的存储空间存储脑电数据，增加了所能存储的脑电数据的时长，能满足不同脑电数据分析和处理算法对数据时长的要求，为脑电数据的分析和处理提供了更加灵活的算法选择。

下面对本申请提供的脑电数据的数据压缩方法进行详细介绍。

图4是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩方法的流程图。本申请以该方法应用于图1所示的脑电数据的数据压缩系统中的数据压缩设备120为例进行说明，该方法至少包括以下几个步骤：

步骤401，获取目标脑电数据。

步骤402，根据预设划分方式对最大数据范围进行划分，得到至少两个数据范围。

步骤403，从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围，执行步骤404和步骤406。

步骤404，根据目标数据压缩率确定对目标脑电数据进行移位操作的移动位数。

步骤405，将目标脑电数据右移移动位数，得到移位后的脑电数据，执行步骤407。

步骤406，确定目标数据范围对应的目标初始值，执行步骤407。

步骤407，将移位后的脑电数据与目标数据范围对应的目标初始值之和确定为压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据。

可选地，步骤404可以在步骤406之前执行，或者也可以在步骤406之后执行或者可以与步骤406同时执行，本实施例不对步骤404和步骤406的执行顺序作限定。

本实施例的相关描述参考上述实施例，本实施例在此不再赘述。

本实施例中，由于对目标脑电数据进行压缩的过程是通过对目标数据进行移位和加法实现的，使用加法器和移位器即可实现对目标脑电数据的压缩，硬件要求低，有利于数据压缩算法的应用。

图5是本申请一个实施例提供的脑电数据的数据压缩装置的框图。本申请以该装置应用于图1所示的脑电数据的数据压缩系统中的数据压缩设备120为例进行说明，该装置至少包括以下几个模块：数据获取模块510、第一确定模块520、第二确定模块530和数据压缩模块540。

数据获取模块510，用于获取目标脑电数据；

第一确定模块520，用于从各个数据范围中确定目标脑电数据所属的目标数据范围；数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；

第二确定模块530，用于确定目标数据范围对应的目标数据压缩率；第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，第m个数据范围中的脑电数据小于第n个数据范围中的脑电数据，m和n为正整数；

数据压缩模块540，用于使用目标数据压缩率对目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储压缩后的脑电数据。

相关细节参考上述方法和系统实施例。

需要说明的是：上述实施例中提供的脑电数据的数据压缩装置在进行脑电数据的数据压缩时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将脑电数据的数据压缩装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的脑电数据的数据压缩装置与脑电数据的数据压缩方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图6是本申请一个实施例提供的电子设备的框图。本申请以该电子设备应用于图1所示的脑电数据的数据压缩系统中的数据压缩设备120为例进行说明，该电子设备至少包括处理器601和存储器602。

处理器601可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、8核心处理器等。处理器601可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器601可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器601还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器602可以包括一个或多个计算机可读写存储介质，该计算机可读写存储介质可以是非易失性的。存储器602还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器602中的非易失性的计算机可读写存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器601所执行以实现本申请中方法实施例提供的脑电数据的数据压缩方法。

在一些实施例中，电子设备还可选包括有：外围设备接口和至少一个外围设备。处理器601、存储器602和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、触摸显示屏、音频电路、和电源等。

当然，电子设备还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。

可选地，本申请还提供有一种芯片，该芯片至少可包括处理器和内部存储器，可选包括ADC。该处理器可通过内部存储器获取程序指令，并用于运行该程序指令，以执行如前述方法实施例的脑电数据的数据压缩方法。

其中，处理器可以是具有信息处理能力的硬件电路、或者软件指令，或者硬件和软件的结合。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。该芯片可以完成数据、指令或者信息的发送或者接收，处理器可以利用接口接收的数据、指令或者其它信息，进行处理，也可以将处理完成信息通过接口发送出去。

可选地，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序，程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的脑电数据的数据压缩方法。

可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序，程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的脑电数据的数据压缩方法。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种脑电数据的数据压缩方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标脑电数据；

从各个数据范围中确定所述目标脑电数据所属的目标数据范围；所述数据范围是对脑电数据的最大数据范围进行划分得到的；

确定所述目标数据范围对应的目标数据压缩率；第m个数据范围对应的数据压缩率大于第n个数据范围对应的数据压缩率，所述第m个数据范围中的脑电数据小于所述第n个数据范围中的脑电数据，所述m和所述n为正整数；

使用所述目标数据压缩率对所述目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，以存储所述压缩后的脑电数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各个数据范围中确定所述目标脑电数据所属的目标数据范围之前，还包括：

根据预设划分方式对所述最大数据范围进行划分，得到至少两个数据范围；第k个数据范围中的脑电数据大于第h个数据范围中的脑电数据，所述第k个数据范围对应的宽度大于或等于所述第h个数据范围的宽度，所述k和所述h为正整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述目标数据压缩率对所述目标脑电数据进行压缩，得到压缩后的脑电数据，包括：

根据所述目标数据压缩率对所述对目标脑电数据进行移位操作，得到移位后的脑电数据；

将所述移位后的脑电数据与所述目标数据范围对应的目标初始值之和确定为压缩后的脑电数据；所述目标初始值根据所述目标数据范围确定。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据压缩率对所述对目标脑电数据进行移位操作，得到移位后的脑电数据，包括：

根据所述目标数据压缩率确定所述移位操作的移动位数；

将所述目标脑电数据右移所述移动位数，得到移位后的脑电数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标脑电数据用p进制表示，所述p为大于1的整数；

所述根据所述目标数据压缩率确定所述移位操作的移动位数，包括：

将以所述p为底所述数据压缩率的对数的相反数确定为所述移动位数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述目标数据压缩率对所述目标脑电数据进行压缩之前，还包括：

确定所述目标数据范围对应的目标初始值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标数据范围对应的目标初始值，包括：

从各个所述数据范围中确定脑电数据小于所述目标数据范围中脑电数据的参考数据范围；

根据所述目标数据压缩率，及各个所述参考数据范围的宽度和对应的数据压缩率，确定所述目标数据范围对应的目标初始值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标数据压缩率，及各个所述参考数据范围的宽度和对应的数据压缩率，确定所述目标数据范围对应的目标初始值，包括：

将各个所述参考数据范围的宽度与对应的数据压缩率的乘积之和确定为第一目标值；

将各个所述参考数据范围的宽度之和与所述目标数据压缩率的乘积确定为第二目标值；

将所述第一目标值与所述第二目标值之差确定为所述目标初始值。

9.一种芯片，其特征在于，所述芯片用于执行如权利要求1至8中任意一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至8任一项所述的脑电数据的数据压缩方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至8任一项所述的脑电数据的数据压缩方法。

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