CN102671276A - 基于脑电信号的智能唤醒*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供的基于脑电信号的智能唤醒***可实时采集睡眠者脑电变化,通过分析脑电信号中节律波能量比例的变化,监控用户的睡眠进程,并适时地将睡眠者唤醒,从而使睡眠者在最短的时间内,获得体力与精力的恢复。本***包括脑电信号采集、脑电信号处理和睡眠唤醒三个模块。信号采集模块通过粘贴在头皮前额附近的电极记录睡眠者的脑电信号,并将采集到脑电信号传输给信号处理模块。信号处理模块对脑电信号数据进行节律波的能量分析,并从脑电节律波的变化中监控睡眠的进程。当检测到睡眠者处于最佳的唤醒状态时,信号处理模块以无线传输的方式将唤醒指令传送给唤醒模块。唤醒模块接到唤醒指令后,唤醒模块启动闹铃或振动装置将睡眠者唤醒。
Description
技术领域
本发明设计一种基于脑电(EEG,Electroencephalography)信号的智能唤醒***。具体指,通过实时记录与分析用户的脑电中各种节律波的能量变化,***能够监控用户大脑的睡眠质量与休息状态,在用户精神与体力经过睡眠休息好恢复到最佳的时刻,自动唤醒处在特定的睡眠状态下的睡眠者。本发明属于认知神经科学领域和信息技术领域的结合应用。
背景技术
睡眠对人的身体健康和精神状态的影响是不言而喻的。一个睡眠质量高的人,不仅能够有效的缓解疲惫,而且能够快速的以更加饱满的精神状态投入新一天的工作。其中适当的睡眠时间是高质量睡眠的必要条件之一。好的睡眠应该是适当而合理的,并不是睡的时间越长,获得的睡眠质量就越高。事实上,过长的睡眠不仅造成时间的浪费,往往还会适得其反。研究发现,睡眠时间过长与睡眠不足一样,都可导致神疲、体倦、代谢率降低。而且,长时间的睡眠后,心脏的跳动便会减慢,血液中含氧量降低,新陈代谢率亦会降得很低,肌肉组织松弛下来,久而久之,人就会变得懒惰、软弱无力起来,甚至智力也会随之下降。所以,针对每个人的状态,监控其睡眠状态,在其精神和体力的恢复达到最佳的时刻进行唤醒,有助于睡眠质量的提高。
目前,市场上也出现的门类繁多的辅助睡眠产品,其功能大多集中于如何帮助用户快速入睡;在睡眠唤醒***中,主要是采用电子闹钟的方式,定时唤醒睡眠者,很少有产品致力于科学地分析用户的睡眠状态,适时地唤醒睡眠者。但用户精神与体力恢复需要的睡眠时间没有一个统一的标准。目前的科学调查结果表明:不同年龄段的人群,适宜的睡眠时间有很大差异。例如,五岁到十八岁的未成年人每天的睡眠时间应该是九到十二个小时;而成年人应睡七到八个小时,不少于六小时;六十到七十岁的人应不少于九个小时。类似的这些调查数据,给出了不同年龄段的人在一般情况下,每天大致合适的睡眠时间。然而这些数据反应的只是整体的情况,具体到每个人特有的生物钟和睡眠环境、身体状况等,用户的睡眠质量会有显著差异,要想达到较好的体力与精力恢复,需要的睡眠时间很难提前设定。因此,目前的电子闹钟等定时唤醒方式在应用中就不能很好地适应用户当前的睡眠状态。
为了解决唤醒时间的确定这个问题,本发明借助于脑电波的记录与分析,设计了智能唤醒***。本发明的基础在于睡眠的进程与脑电波节律波之间密不可分的关系。睡眠状态的脑电研究已经表明:一次睡眠其实是数个睡眠周期的重复,而每个睡眠周期又包括前后两个阶段,即慢波睡眠阶段和异相睡眠阶段。慢波睡眠阶段又称非快速眼动睡眠,主要功能是恢复体力,这个阶段脑电中高低频率混合,而以低频率的θ节律波分量(4~7赫兹)为主,研究表明此时θ节律波的能量占脑电波总能量的50%以上。异相睡眠阶段又称快速眼动睡眠,主要用于恢复脑力,这个阶段脑电中20赫兹以上的高β节律波(20~30赫兹)占脑电波总能量比例显著上升,但高β节律波能量所占具体比例不确定。
虽然由慢波睡眠阶段和异相睡眠阶段组成的一个完整的睡眠周期,时间长度不固定,但睡眠的周期性还是可以从整个睡眠过程中的脑电节律波能量比例的交替变化中体现出来。心理学上的研究表明,对于睡眠者,最为理想的唤醒应当发生在第四个周期末。但是,不同的人睡眠周期的时间长度都是不一样的;即使是同一个人,在不同的年龄段和不同的生理状态下,其每个睡眠周期的时间长度也是不尽相同的。传统的闹钟唤醒的方法,很难提前确定最佳的唤醒时间点(第四个周期末)并唤醒睡眠者。然而,从脑电分析的角度,借助脑电实时采集与分析装置,我们能实时监控用户的睡眠进程,并自动识别最佳的唤醒时间点:即在睡眠的整个过程中对脑电进行监视,当第五次检测到睡眠者的异相睡眠阶段结束,开始再次进入慢波睡眠阶段时,可确定第四个周期已经结束,此时即为最佳的唤醒时刻。
发明内容
本发明提供的智能唤醒***可实时监控睡眠者脑电变化,通过分析脑电特定节律波变化,在睡眠过程的第四个周期的结尾将睡眠者唤醒,从而使睡眠者在最短的时间内,体力与精力都得到理想的恢复。
本智能唤醒***包括脑电信号采集、脑电信号处理和睡眠唤醒三个模块。
其中,脑电信号采集模块通过分布在头上前额附近的电极,电极作为传感器记录睡眠者的大脑活动诱发的头皮电压信号,电极上感应到的电压信号经过进一步调理后,传送到信号处理模块。信号处理模块对接收到的脑电数据进行实时分析,每隔1分钟检测脑电中的θ节律波与高β节律波所占的比例,并与前面4分钟的脑电节律波变化进行对比,在较长的时间内分析用户的睡眠状态转变情况,排除单次检测中可能存在的噪声影响。在第五次检测到睡眠者的异相睡眠阶段结束,开始再次进入慢波睡眠阶段时,信号处理模块便利用集成的无线传输设备向唤醒模块发送唤醒指令;唤醒模块一直处于实时的待命状态,当接到来自信号处理模块的唤醒指令后,唤醒模块启动唤醒装置将睡眠者唤醒。***的整体框图如图1所示。为使整个***的工作方式更为灵活,模块间的连接更加便捷,本发明中信号处理模块将使用无线传输的方式对唤醒模块发送指令。无线收发模块则使用一组(发送端和接收端各一个)高性能的射频收发芯片CC1100E设计完成。
这里需要说明的是,本发明旨在从睡眠的科学唤醒这样一个新的角度,设计一种新型的基于脑电检测的唤醒***,为睡眠者科学的规划睡眠时间。
附图说明
图1基于脑电信号的智能唤醒***的整体框图。
图2基于CC1100E芯片所设计的无线收发电路,芯片工作在470MHZ的频率下。
图3唤醒装置的驱动电路。
具体实施方式
该***包括以下三个模块,其具体实施如下:
信号采集模块:信号采集模块主要的功能在于记录睡眠者的脑电波。脑电采集包括微针式干电极,信号调理电路组成。脑电采集模块通过粘贴于睡眠者前额的电极来采集睡眠者头皮上的微弱的电压信号。本发明使用微针式干电极。干电极是相对于传统的湿电极而言。使用湿电极采集脑,需要在人的头皮上涂抹电极膏,涂抹电极膏的目的在于降低头皮角质层的超高阻抗。而我们使用的微针式干电极能够使用微针刺穿角质层,消除角质层高阻抗的影响,故不需要涂抹电极膏。使用微针式干电极不仅方便,而且解决了湿电极在长时间采集过程中由于电极膏变干燥而导致的采样失真问题。信号采集模块采用单极导联的方式记录头皮脑电,其中参考电极放置在耳垂后部,而采样电极放置在与睡眠状态相关的前额紧贴头皮。电极记录的电压信号随后通过带屏蔽的电极导联线进入采集模块中的调理电路完成信号放大,以及模数转换等初步处理。最后经过模数转换的脑电信号直接进入信号处理模块。
信号处理模块:信号处理模块的主要功能是监控用户的睡眠状态,并在唤醒条件成立时通过无线发送装置向唤醒模块发送指令。信号处理模块由嵌入式***完成对采集的脑电数据的两个操作:一个操作是实时的脑电数据分割,以一分钟为单位将脑电数据进行在线分割;另一个操作是对刚刚分割出来的1分钟内的脑电数据进行节律波能量分析,当前数据处理完成后再进行下一分钟数据的处理。每一分钟的数据处理流程如下:
(1)这段脑电数据进行带通滤波,以滤除脑电中的直流及工频等高频噪声,滤波频率0.5-42赫兹。
(2)分割后的1分钟脑电数据进行功率谱估计,得到其脑电信号的节律波功率谱(能量的频率分布)。
(3)计算θ节律波与高β节律波在1分钟内的平均能量,将θ节律波与高β节律波能量比值记为lk,前1分钟的能量比值为lk-1,前2,3,4,5分钟的能量比值依次为lk-2,lk-3,lk-4,lk-5。这里k为大于5的自然数,前5分钟不进行判断。
(4)计算θ节律波与高β节律的能量比例变化规律,当lk≥lk-1,说明θ节律波在增加,高β节律波能量在减少,睡眠可能正从异相睡眠阶段向慢波睡眠阶段转变,记dk=1;否则,睡眠可能正从慢波睡眠阶段向异相睡眠阶段转变,记dk=0。
(5)确定用户当前处于睡眠周期的哪个阶段,如果则表明最近5分钟内有四次θ节律波在增加,高β节律波能量在减少,可认定当前处于慢波睡眠阶段,表明一个完整的睡眠周期开始,记pk=1;如果则表明最近5分钟内有四次θ节律波在减少,高β节律波能量在增加,可认定当前处于异相睡眠阶段,记pk=0;其它情况可认为处于慢波睡眠与异相睡眠的临界状态或没有进入睡眠状态,记pk=0。
(6)睡眠周期开始阶段的检测,确定什么时刻睡眠者正式由异相睡眠再次进入慢波睡眠阶段,或者第一次进入慢波睡眠阶段,这些时刻都是一个完整睡眠周期的起始。如果pk-pk-1=1,表明一个新的睡眠周期开始,此时睡眠周期计数器加1。
(7)唤醒时刻的确定,当睡眠周期计数器的值累加到5的时候,信号处理模块将会通过无线发送装置将唤醒指令送与唤醒模块,发送端电路使用基于CC1100E芯片设计的无线收发电路,其工作频率为470MHZ,电路图如图2。
睡眠唤醒模块:睡眠唤醒模块的主要作用是,通过无线接收装置,接收到睡眠唤醒模块所传输的唤醒指令后启动睡眠唤醒装置。此模块包括两个部分:第一部分由CC1100E芯片和其相应的***电路组成的无线接收端,接收端电路同样使用基于CC1100E设计的无线收发电路,电路图如图2,即发送端和接收端所使用的CC1100E的电路配置是相同的,接收端电路工作频率同样为470MHZ;第二部分则是受CC1100E控制的可对唤醒装置进行驱动的驱动电路(电路图如图3),驱动电路是由一个三级管放大电路和一个光电耦合电路组成。当唤醒模块收到唤醒指令时,触发CC1100E向GD02端口输出高电平同时输出微弱的电流,此电流经过三极管放大电路放大后,可以驱动光电耦合元件从而使唤醒模块工作。需要说明的是光耦元件不仅能作为可控开关使用,同时对整个电路起到隔离的作用,使得工作时的唤醒装置不至于对CC1100E的无线接收造成干扰。
在实际的应用中,***包含有信号采集模块、信号处理模块以及睡眠唤醒模块三个部分协同工作。信号采集模块通过附着在睡眠者头皮上的电极记录脑电信号,将采集到的原始脑电信号传入嵌入式***。嵌入式***完成实时的脑电处理,每次开始应用时,睡眠周期累加器自动置0。当睡眠周期累加到5时,即此时可知睡眠者已达充足的睡眠,嵌入式***就会向睡眠唤醒模块发送一个睡眠唤醒指令,睡眠唤醒模块启动睡眠唤醒装置,如闹铃或振动装置将睡眠者被唤醒。
Claims (3)
1.基于脑电信号的智能唤醒***,这套***的特征在于,包括信号采集、信号处理及睡眠唤醒三个模块:
所述的信号采集模块,主要功能为采集睡眠者的脑电信号,其中微式干电极粘贴于头皮前额附近,并采用单极导联的方式记录头皮上的脑电信号;
所述的信号处理模块,为运行于嵌入式***上的脑电处理程,主要功能为对原始的脑电信号进行节律波能量分析,监控用户的睡眠进程;
所述唤醒模块,主要功能为,通过无线接收的方式,接受信号处理模块发出的唤醒指令,并在收到唤醒指令后,启动闹铃及振动装置将睡眠者唤醒。
2.如权利要求1所述的智能唤醒***,其信号处理模块主要是通过脑电信号中节律波能量的变化规律的分析,来检测睡眠的进程,包括:
(1)脑电信号的分割,基于滑动窗技术的连续脑电信号分割模块,滑动窗长度为1分钟,滑动窗内的1分钟脑电信号,形成一个基本的信号处理对象,也就是说***以分钟为每隔检测睡眠进程;
(2)脑电节律波能量的实时计算,对当前窗内1分钟的脑电信号,计算其中的θ节律(4-7Hz)及高β节律(20-30Hz)的能量比例;
(3)睡眠周期中慢波睡眠与异相睡眠阶段的确定,通过最近5分钟内θ节律与高β节律的能量比例的变化趋势,来判断当前处理哪个睡眠阶段;
(4)检测最佳的唤醒时刻,每次开始时睡眠周期计数器置0,当检测到睡眠者从异相睡眠阶段进入慢波睡眠阶段后,睡眠周期计数器自动加1,当睡眠周期计数器累加到5后,向唤醒模块发出唤醒指令。
3.如权利要求1所述的智能唤醒***,其睡眠唤醒模块的特征在于:基于CC1100E芯片设计实现的工作在470MHZ的实时信号接收电路;由唤醒指令触发的驱动电路,驱动电路接收到唤醒指令后,输出微弱的电流,经三极管放大后,驱动光耦元件,从而使闹铃或震动器工作。
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---|---|
CN (1) | CN102671276A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104267923A (zh) * | 2014-09-16 | 2015-01-07 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 音乐唤醒的方法和移动设备 |
CN105476631A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 华南理工大学 | 一种基于脑电信号的睡眠检测及睡眠辅助方法及装置 |
CN105999508A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-10-12 | 厦门中联智创科技有限公司 | 一种基于脑电波分析的智能叫醒方法 |
CN106163391A (zh) * | 2014-01-27 | 2016-11-23 | 因泰利临床有限责任公司 | 用于多相睡眠管理的***、其操作方法、用于睡眠分析的装置、对当前睡眠相进行分类的方法以及所述***和所述装置在多相睡眠管理中的用途 |
WO2017128539A1 (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-03 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 用于可穿戴设备的闹铃控制方法及闹铃控制装置 |
CN107635616A (zh) * | 2016-05-08 | 2018-01-26 | 深圳市欸阿技术有限公司 | 人体唤醒时间的控制方法及装置 |
CN107929912A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-04-20 | 绵眠(上海)智能科技有限公司 | 一种基于脑电的眼部光唤醒方法 |
CN110811554A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-21 | 安徽泰德电子科技有限公司 | 一种睡眠监测器及其控制*** |
CN112891703A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-06-04 | 褚明礼 | 一种基于脑电信息的辅助唤醒方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2447640A (en) * | 2007-03-14 | 2008-09-24 | Axon Sleep Res Lab Inc | Sleep stage monitoring with dry electrodes, and alarm method |
US20100063349A1 (en) * | 2008-09-05 | 2010-03-11 | Hon Fu Jin Precision Industry (Shenzhen) Co., Ltd. | Apparatus and electronic device for inducing brain wave |
TW201130462A (en) * | 2010-03-10 | 2011-09-16 | Univ Nat Cheng Kung | Brainwave monitoring device during sleeping |
CN102247122A (zh) * | 2010-05-20 | 2011-11-23 | 上海易酷信息技术服务有限公司 | 睡眠检测装置及其检测、辅助睡眠的方法 |
US20120133513A1 (en) * | 2010-11-25 | 2012-05-31 | Sony Corporation | Wake-up assisting apparatus and wake-up assisting method |
-
2012
- 2012-06-07 CN CN2012101859583A patent/CN102671276A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2447640A (en) * | 2007-03-14 | 2008-09-24 | Axon Sleep Res Lab Inc | Sleep stage monitoring with dry electrodes, and alarm method |
US20100063349A1 (en) * | 2008-09-05 | 2010-03-11 | Hon Fu Jin Precision Industry (Shenzhen) Co., Ltd. | Apparatus and electronic device for inducing brain wave |
TW201130462A (en) * | 2010-03-10 | 2011-09-16 | Univ Nat Cheng Kung | Brainwave monitoring device during sleeping |
CN102247122A (zh) * | 2010-05-20 | 2011-11-23 | 上海易酷信息技术服务有限公司 | 睡眠检测装置及其检测、辅助睡眠的方法 |
US20120133513A1 (en) * | 2010-11-25 | 2012-05-31 | Sony Corporation | Wake-up assisting apparatus and wake-up assisting method |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106163391A (zh) * | 2014-01-27 | 2016-11-23 | 因泰利临床有限责任公司 | 用于多相睡眠管理的***、其操作方法、用于睡眠分析的装置、对当前睡眠相进行分类的方法以及所述***和所述装置在多相睡眠管理中的用途 |
CN104267923A (zh) * | 2014-09-16 | 2015-01-07 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 音乐唤醒的方法和移动设备 |
CN105476631A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 华南理工大学 | 一种基于脑电信号的睡眠检测及睡眠辅助方法及装置 |
WO2017128539A1 (zh) * | 2016-01-29 | 2017-08-03 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 用于可穿戴设备的闹铃控制方法及闹铃控制装置 |
CN105999508A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-10-12 | 厦门中联智创科技有限公司 | 一种基于脑电波分析的智能叫醒方法 |
CN105999508B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-06-14 | 厦门中联智创科技有限公司 | 一种基于脑电波分析的智能叫醒方法 |
CN107635616A (zh) * | 2016-05-08 | 2018-01-26 | 深圳市欸阿技术有限公司 | 人体唤醒时间的控制方法及装置 |
CN107929912A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-04-20 | 绵眠(上海)智能科技有限公司 | 一种基于脑电的眼部光唤醒方法 |
CN110811554A (zh) * | 2019-11-08 | 2020-02-21 | 安徽泰德电子科技有限公司 | 一种睡眠监测器及其控制*** |
CN112891703A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-06-04 | 褚明礼 | 一种基于脑电信息的辅助唤醒方法及装置 |
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
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Application publication date: 20120919 |