CN115282431A - 一种基于脑电的光调控智能灯刺激方法及其装置 - Google Patents

一种基于脑电的光调控智能灯刺激方法及其装置 Download PDF

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Abstract

该发明公开了一种基于脑电的光调控智能灯刺激方法及其装置，涉及脑电信号处理领域，应用于特定脑波的诱导领域。本发明通过对脑电信号的分析，提供稳定的LED闪烁频率，以及实时改变LED灯的亮度和颜色，及时调整相应的刺激，避免使用者产生视觉疲劳。本发明对脑电信号进行分析，生成相应的控制策略控制LED灯，通过光敏检测传感器检测LED灯的闪烁频率，将该闪烁频率反馈给神经网络反馈控制器，以提供更加稳定的LED闪烁频率。本发明通过外接键盘和单片机，控制LED灯的颜色，能够最大限度地减少使用者的视觉疲劳。

Description

一种基于脑电的光调控智能灯刺激方法及其装置
技术领域
本发明涉及脑电信号处理领域，应用于特定脑波的诱导领域。
背景技术
脑电信号是大脑自发活动产生的电信号，和其他生理信号一样，脑电信号也具有频率、幅值和相位等属性。一般按其频率不同可将其划分为delta频段、theta频段、alpha频段、beta频段和gamma频段。研究表明，脑波位于alpha频段时，人感到最放松。在临床和实际康复应用中，有时需要使用者的脑电节律处于特定的频段，来检查大脑的状态或锻炼大脑用于康复训练。目前存在的通过脑电信号对灯光频率和亮度进行控制的装置，如专利CN201310289586公开了一种基于脑波控制的智能LED变色灯及其智能控制的装置，但这种方法只实现了基于脑电控制LED灯光颜色的变化，可以减缓使用者的视觉疲劳，但是不能起到诱导大脑产生特定频率的作用；再如专利CN201120007074.X公开了一种基于alpha脑波的光刺激诱导装置制造方法，但这种方法只实现了对alpha脑波的诱导，且灯光频率也不够稳定，长时间使用会导致使用者产生视觉疲劳。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于脑电的光调控智能灯刺激方法、基于该方法的装置，可以通过对脑电信号的分析，提供稳定的LED闪烁频率，以及实时改变LED灯的亮度和颜色，及时调整相应的刺激，避免使用者产生视觉疲劳。
本发明是这样来实现的，一种基于脑电的光调控智能灯刺激方法，其特征在于，它包括如下步骤：
(1)采集脑电信号：利用脑电采集模块实时采集脑电信号，经过脑电放大器放大后通过超宽带数据发送模块将采集到的脑电信号通过无线信道发送出去；
(2)脑电信号处理：利用超宽带数据接收模块接收来自超宽带数据发送模块发送的脑电数据，然后将接收到的脑电信号传输给脑电信号处理模块，对脑电信号进行滤波处理，包括去除基线，带通滤波等；对滤波后的数据进行预处理，将滤波后的脑电信号分段做局部实时处理，对每段数据做加窗函数处理，将得到的每个窗函数的数据做离散傅里叶变换；将预处理后的脑电数据送入神经网络反馈控制器，经过神经网络反馈控制器处理后生成控制信号；具体如下：
将(2)中处理后的脑电信号作为输入信号，系统模型表示如下：
y(k+1)＝g(y(k),y(k-1),…,y(k-m),u(k),u(k-1),u(k-n)) (1)
其中，u(k)为k时刻系统的控制输入，即(2)中处理后的脑电信号，y(k)为k时刻系统的输出，m和n分别为输出和输入的延时时间，g(·)为神经网络可识别的未知函数，采用四层BP神经网络对系统进行建模，模型输出为：
Figure BDA0003733400060000021
其中，ym(k+1)是神经网络模型的预测输出，其中
Figure BDA0003733400060000022
和f(·)分别是第一个隐含层和第一个隐含层的激活函数，WI和BI分别是输入层和第一隐含层之间的权值矩阵和阈值矩阵，WH和BH分别为两个隐含层之间的权值矩阵和阈值矩阵，WO和BO分别为第二次隐含层与输出层之间的权值矩阵和阈值矩阵，xm(k)是神经网络的输入，xm(k)是：
xm(k)＝[y(k),y(k-1),…,y(k-m),u(k),u(k-1),u(k-n)]T (3)
人工神经网络预测的成本函数为：
Figure BDA0003733400060000023
其中，ym(k)为模型在k时刻的预测输出，yr(k)为k时刻的参考值，u(k)为k时刻的控制输入，λ是一个权重系数，d为采用总时长；输入控制向量表示为：
U＝[u(k),u(k+1),…,u(k+d-1)]T (5)
优化的目的是通过调整U值使J最小化，采用二次收敛的Newton-Rahpson方法对系统进行优化；Newton-Rahpson方法的迭代公式为：
Figure BDA0003733400060000024
其中，Uj为迭代第j次后的输入控制向量，Hj为迭代第j次后的Hessian矩阵，
Figure BDA0003733400060000025
为迭代第j次后的Jacbian矩阵；
对于多步预测，Jacbian矩阵为：
Figure BDA0003733400060000026
Hessian矩阵为：
Figure BDA0003733400060000027
优化时，Uj+1的值需要按照式(5)不断更新，直到[Uj+1-Uj]T[Uj+1-Uj]<ε或者达到最大迭代值，其中ε是最大权限误差；
预测控制器需要通过反馈补偿来消除稳态误差，反馈校正的方法如下：
y′m(k+i)＝ym(k+i)+δ(y(k)-ym(k)) (9)
其中，y(k)和ym(k)是k时刻的实际输出和模型输出，y′m(k)为k时刻补偿后的输出，δ为补偿系数；使用y′m(k+i)代替ym(k+i)进行滚动优化以实现反馈校正。
一种基于脑电的光调控智能灯刺激装置，它包括：
脑电采集模块：柔性支架、电极传感器、信号采集芯片和电源。柔性支架上设置多个电极传感器，电极传感器和信号采集芯片连接，电源为电极传感器和信号采集芯片供电；
脑电放大器：与超宽带数据发送模块连接，将来自脑电采集模块的脑电信号进行微伏级信号放大至毫伏级，便于信号传输处理；
超宽带数据发送模块：与脑电放大器连接，将采集到的脑电信号以无线的方式发送出去；
超宽带数据接收模块：以无线的方式接收来自超宽带数据发送模块发送的脑电数据；
脑电信号处理模块：首先将来自超宽带数据接收模块的脑电信号进行滤波处理，包括去基线，带通滤波等；对滤波后的数据进行预处理，将采集到的脑电信号分段做局部实时处理，对每段数据做加窗函数处理，将得到的每个窗函数的数据做离散傅里叶变换。将预处理后的脑电数据送入神经网络反馈控制器，神经网络反馈控制器将输入信号的变量值与期望值相比较，以此差值来校正LED刺激模块的闪烁频率；
光敏检测传感器：检测LED刺激模块的闪烁频率，将闪烁频率反馈给神经网络反馈控制器；
LED刺激模块：以红蓝绿三原色为基础的LED灯，并额外设置单片机和键盘，键盘连接单片机，单片机连接LED刺激模块，通过键盘输入，利用单片机控制发光二极管的颜色。
本发明相对于现有技术，具有以下有益效果：
1)本发明对脑电信号进行分析，生成相应的控制策略控制LED灯，通过光敏检测传感器检测LED灯的闪烁频率，将该闪烁频率反馈给神经网络反馈控制器，以提供更加稳定的LED闪烁频率。
2)本发明通过外接键盘和单片机，控制LED灯的颜色，能够最大限度地减少使用者的视觉疲劳。
附图说明
图1为本发明基于脑电的光调控智能灯刺激装置的结构拓扑图
图2为本发明基于脑电的光调控智能灯刺激装置结构原理图
图3为本发明基于脑电的光调控智能灯刺激装置一个具体实施例中工作原理方框图
图4为基于脑电的光调控智能灯刺激方法的简易流程图
图5为基于脑电的光调控智能灯刺激具体实施例的仿真图
图6为LED刺激模块结构原理图
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。
如图4所示，本发明关键是提供一种能够诱导特点脑波的刺激方法，它包括采集脑电信号，将采集到的脑电信号转换为LED刺激模块的控制信号，通过反馈控制，可实现LED灯的稳定闪烁，达到诱导特定脑波的目的。
(1)采集脑电信号：利用脑电采集模块实时采集脑电信号，经过脑电放大器放大后通过超宽带数据发送模块将采集到的脑电信号通过无线信道发送出去。
(2)脑电信号处理：利用超宽带数据接收模块接收来自超宽带数据发送模块发送的脑电数据。然后将接收到的脑电信号传输给脑电信号处理模块，对脑电信号进行滤波处理，包括去除基线，0.5-30Hz的带通滤波等。对滤波后的数据进行预处理，将采集到的脑电信号分段做局部实时处理，对每段数据做加窗函数处理，将得到的每个窗函数的数据做离散傅里叶变换。将预处理后的脑电数据送入神经网络反馈控制器，设定目标频率，监测LED刺激模块的实时闪烁频率，经过神经网络反馈控制器处理后生成控制信号。具体如下：
将(2)中处理后的脑电信号作为输入信号。系统模型表示如下：
y(k+1)＝g(y(k),y(k-1),…,y(k-m),u(k),u(k-1),u(k-n) (1)
其中，u(k)为k时刻系统的控制输入，即(2)中处理后的脑电信号，y(k)为k时刻系统的输出。m和n分别为输出和输入的延时时间，g(·)为神经网络可识别的未知函数。采用四层BP神经网络对系统进行建模，模型输出为：
Figure BDA0003733400060000041
其中，ym(k+1)是神经网络模型(NNM)的预测输出，其中
Figure BDA0003733400060000042
和f(·)分别是第一个隐含层和第一个隐含层的激活函数。WI和BI分别是输入层和第一隐含层之间的权值矩阵和阈值矩阵。WH和BH分别为两个隐含层之间的权值矩阵和阈值矩阵。WO和BO分别为第二次隐含层与输出层之间的权值矩阵和阈值矩阵。xm(k)是神经网络的输入，xm(k)是：
xm(k)＝[y(k),y(k-1),…,y(k-m),u(k),u(k-1),u(k-n)]T (3)
人工神经网络预测的成本函数为：
Figure BDA0003733400060000043
其中，ym(k)为模型在k时刻的预测输出，yr(k)为k时刻的参考值，u(k)为k时刻的控制输入。λ是一个权重系数。输入控制向量表示为：
U＝[u(k),u(k+1),…,u(k+d-1)]T (5)
优化的目的是通过调整U值使J最小化，采用二次收敛的Newton-Rahpson(N-R)算法对系统进行优化。
N-R方法的迭代公式为
Figure BDA0003733400060000044
其中，Uj为迭代第j次后的输入控制向量，Hj为迭代第j次后的Hessian矩阵，
Figure BDA0003733400060000045
为迭代第j次后的Jacbian矩阵。
对于多步预测，Jacbian矩阵为：
Figure BDA0003733400060000051
Hessian矩阵为：
Figure BDA0003733400060000052
优化时，Uj+1的值需要按照式5不断更新，直到[Uj+1-Uj]T[Uj+1-Uj]<ε或者达到最大迭代值，其中ε是最大权限误差。
预测控制器需要通过反馈补偿来消除稳态误差。反馈校正的方法如下：
y′m(k+i)＝ym(k+i)+δ(y(k)-ym(k)) (9)
其中，y(k)和ym(k)是k时刻的实际输出和模型输出，y′m(k)为k时刻补偿后的输出，δ为补偿系数。使用y′m(k+i)代替ym(k+i)进行滚动优化以实现反馈校正。
将脑电采集模块采集到的脑电信号经无线信道传输后送到脑电信号处理模块做计算。预处理过后，根据公式(1)所示的系统模型，计算信号的系统输出；根据公式(4)计算预测人工神经网络的成本函数；根据公式(6)，反复迭代，调整U值，使J达到最小；根据公式(9)，在J最小的情况下，计算k时刻的实际输出和模型输出，通过反馈补偿来消除稳态误差，从而实现LED灯的稳定闪烁。
下面通过具体数据实施例与仿真模拟对上述方法做进一步说明：
(1)采集实施对象的脑电信号，共32个通道，经脑电放大器放大后利用超宽带数据发送模块将采集到的脑电信号以无线的方式发送出去；利用超宽带数据接收模块接收来自超宽带数据发送模块发送的脑电信号，并将接收到的脑电信号传输给脑电信号处理模块。
(2)对脑电信号进行预处理，包括去除基线，0.5-30Hz的带通滤波等，将滤波后的脑电信号分段做局部实时处理，对每段数据做加窗函数处理，将得到的每个窗函数的数据做离散傅里叶变换；将预处理后的脑电数据送入神经网络反馈控制器，经过神经网络反馈控制器处理后生成控制信号。
(3)根据公式(1)，(2)所述的系统模型，将预处理后的脑电数据作为k时刻系统的控制输入，系统k时刻的输出作为LED刺激模块k时刻的控制信号；激活函数
Figure BDA0003733400060000053
和
Figure BDA0003733400060000054
(4)根据公式(4)，计算人工神经网络预测的成本函数；根据公式(6)，优化调整U值使J最小化。
(5)根据公式(7)、(8)，使[Uj+1-Uj]T[Uj+1-Uj]<0.005。
(6)根据公式(9)，通过光敏检测传感器实时检测LED的闪烁频率，利用反馈补仓来消除稳态误差，实现LED刺激模块的稳定闪烁。
图5为仿真结果。
一种基于脑电的光调控智能灯刺激装置，它包括：
脑电采集模块：柔性支架、电极传感器、信号采集芯片和电源。柔性支架上设置多个电极传感器，电极传感器和信号采集芯片连接，电源为电极传感器和信号采集芯片供电；
脑电放大器：与超宽带数据发送模块连接，将来自脑电采集模块的脑电信号进行微伏级信号放大至毫伏级，便于信号传输处理。
超宽带数据发送模块：与脑电放大器连接，将采集到的脑电信号以无线的方式发送出去；
超宽带数据接收模块：以无线的方式接收来自超宽带数据发送模块发送的脑电数据。
脑电信号处理模块：首先将来自超宽带数据接收模块的脑电信号进行滤波处理，包括去基线，带通滤波等；对滤波后的数据进行预处理，将采集到的脑电信号分段做局部实时处理，对每段数据做加窗函数处理，得到的每个窗函数的数据做离散傅里叶变换。将预处理后的脑电数据送入神经网络反馈控制器，神经网络反馈控制器将输入信号的变量值与期望值相比较，以此差值来校正LED刺激模块的闪烁频率。光敏检测传感器：检测LED刺激模块的闪烁频率，将闪烁频率反馈给神经网络反馈控制器。LED刺激模块：以红蓝绿三原色为基础的LED灯，并额外设置单片机和键盘，键盘连接单片机，单片机连接LED刺激模块，通过键盘输入，利用单片机控制发光二极管的颜色。
优选的是，所述脑电采集电极为基于同性相斥的磁力承载式干电极，借助于内部磁石同性互斥，在外力作用下探头可以与头皮紧密接触，降低阻抗。优选的是，所述信号采集芯片为TMS320F28335芯片，用于脑电信号的采集。优选的是，所述超宽带数据发送模块和超宽带数据接收模块内置TH-UWB02芯片，用于脑电信号传输。优选的是，所述脑电信号处理模块包括：滤波器、预处理模块、神经网络反馈控制器。优选的是，滤波器为有限脉冲响应带通滤波器，滤波范围在0.3-30Hz，其通带纹波小，阻带衰减良好，用于对脑电信号的滤波；
以上所述的仅是本发明的一种实施方式，应当指出，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干修改、等同替换和改进，这些也应视为属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于脑电的光调控智能灯刺激方法，其特征在于，它包括如下步骤：
(1)采集脑电信号：利用脑电采集模块实时采集脑电信号，经过脑电放大器放大后通过超宽带数据发送模块将采集到的脑电信号通过无线信道发送出去；
(2)脑电信号处理：利用超宽带数据接收模块接收来自超宽带数据发送模块发送的脑电数据，然后将接收到的脑电信号传输给脑电信号处理模块，对脑电信号进行滤波处理，包括去除基线，0.5-30Hz的带通滤波；对滤波后的数据进行预处理，将采集到的脑电信号分段做局部实时处理，对每段数据做加窗函数处理，将得到的每个窗函数的数据做离散傅里叶变换；将预处理后的脑电数据送入神经网络反馈控制器，经过神经网络反馈控制器处理后生成控制信号；具体如下：
将(2)中处理后的脑电信号作为输入信号，系统模型表示如下：
y(k+1)＝g(y(k)，y(k-1)，…，y(k-m)，u(k)，u(k-1)，u(k-n)) (1)
其中，u(k)为k时刻系统的控制输入，即(2)中处理后的脑电信号，y(k)为k时刻系统的输出，m和n分别为输出和输入的延时时间，g(·)为神经网络可识别的未知函数，采用四层BP神经网络对系统进行建模，模型输出为：
Figure FDA0003733400050000011
其中，ym(k+1)是神经网络模型的预测输出，其中
Figure FDA0003733400050000012
和f(·)分别是第一个隐含层和第一个隐含层的激活函数，WI和BI分别是输入层和第一隐含层之间的权值矩阵和阈值矩阵，WH和BH分别为两个隐含层之间的权值矩阵和阈值矩阵，WO和BO分别为第二次隐含层与输出层之间的权值矩阵和阈值矩阵，xm(k)是神经网络的输入，xm(k)是：
xm(k)＝[y(k)，y(k-1)，…，y(k-m)，u(k)，u(k-1)，u(k-n)]T (3)
人工神经网络预测的成本函数为：
Figure FDA0003733400050000013
其中，ym(k)为模型在k时刻的预测输出，yr(k)为k时刻的参考值，u(k)为k时刻的控制输入，λ是一个权重系数，d为采用总时长；输入控制向量表示为：
U＝[u(k)，u(k+1)，…，u(k+d-1)]T (5)
优化的目的是通过调整U值使J最小化，采用二次收敛的Newton-Rahpson方法对系统进行优化；Newton-Rahpson方法的迭代公式为：
Figure FDA0003733400050000014
其中，Uj为迭代第j次后的输入控制向量，Hj为迭代第j次后的Hessian矩阵，
Figure FDA0003733400050000021
为迭代第j次后的Jacbian矩阵；
对于多步预测，Jacbian矩阵为：
Figure FDA0003733400050000022
Hessian矩阵为：
Figure FDA0003733400050000023
优化时，Uj+1的值需要按照式5不断更新，直到[Uj+1-Uj]T[Uj+1-Uj]＜ε或者达到最大迭代值，其中ε是最大权限误差；
预测控制器需要通过反馈补偿来消除稳态误差，反馈校正的方法如下：
y′m(k+i)＝ym(k+i)+δ(y(k)-ym(k)) (9)
其中，y(k)和ym(k)是k时刻的实际输出和模型输出，y′m(k)为k时刻补偿后的输出，δ为补偿系数；使用y′m(k+i)代替ym(k+i)进行滚动优化以实现反馈校正。
2.一种采用权利要求1方法的光调控智能灯刺激装置，它包括：
脑电采集模块：柔性支架、电极传感器、信号采集芯片和电源；柔性支架上设置多个电极传感器，电极传感器和信号采集芯片连接，电源为电极传感器和信号采集芯片供电；
脑电放大器：与超宽带数据发送模块连接，将来自超宽带数据接收模块的脑电信号进行微伏级信号放大至伏级，便于信号传输处理；
超宽带数据发送模块：与脑电放大器连接，将采集到的脑电信号以无线的方式发送出去；
超宽带数据接收模块：以无线的方式接收来自超宽带数据发送模块发送的脑电数据；
脑电信号处理模块：首先将来自超宽带数据接收模块的脑电信号进行滤波处理，包括去基线，0.5-30Hz带通滤波；对滤波后的数据进行预处理，将采集到的脑电信号分段做局部实时处理，对每段数据做加窗函数处理，将得到的每个窗函数的数据做离散傅里叶变换。将预处理后的脑电数据送入神经网络反馈控制器，神经网络反馈控制器将输入信号的变量值与期望值相比较，以此差值来校正LED刺激模块的闪烁频率；
光敏检测传感器：检测LED刺激模块的闪烁频率，将闪烁频率反馈给神经网络反馈控制器；
LED刺激模块：以红蓝绿三原色为基础的LED灯，并额外设置单片机和键盘，键盘连接单片机，单片机连接LED刺激模块，通过键盘输入，利用单片机控制发光二极管的颜色。
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