[发明专利]一种基于虚拟现实环境的智能眼镜脑-机接口方法

权利要求书

1.一种基于虚拟现实环境的智能眼镜脑-机接口方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

（1）建立显示界面；

（2）搭建脑电信号采集平台，采集脑电信号；

（3）判断用户的模式为训练模式还是应用模式，如果是训练模式，执行步骤（4），否则为应用模式，执行步骤（6）；

（4）智能眼镜中显示简单视觉刺激范式，通过脑电信号采集平台采集读取此时的脑电数据，判断脑电数据的储存时间是否达到反应时间，如果是，执行步骤（5），如果否，继续读取脑电数据直到满足时间条件后，执行步骤（5）；

（5）截取提取到的脑电数据，对脑电数据进行特征提取和模式识别，统计训练模式中的脑电数据，建立对应用户的模型并存储；

（6）智能眼镜中显示虚拟现实场景，通过脑电信号采集平台采集读取应用模式中的脑电数据，使用步骤（5）中产生的用户模型进行即时的特征提取和模式识别，根据用户指令输出指令结果，执行步骤（7）；

（7）将上一步输出的指令结果发送到指令控制模块，再由指令控制模块输入到虚拟现实环境当中，虚拟现实环境中的人物就会做出相应的动作，反馈给用户，形成完整的闭环。

2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实环境的智能眼镜脑-机接口方法，其特征在于，所述脑电信号采集平台具体为：

脑电信号的采集采用40导脑电放大器，采集3导脑电信号，按照国际的10-20系统排列，所有导联的脑电信号以右乳突为参考，以左乳突为地，阻抗值均在5K以下。

3.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实环境的智能眼镜脑-机接口方法，其特征在于，所述特征提取和模式识别具体为：

设m层小波包分解后第w个节点的系数为向量Wi，则第个小波包的归一化能量为P_α；

pα=Σi=0nWi2/Σα=02mΣi=1nWi2]]>

小波包熵S为：

S=-Σα=02mpαlog10pα]]>

提取存在事件相关去同步/同步现象的特征节点，与小波包熵S共同组成特征向量；

模式识别使用马氏距离判别法；

得到想象左手、右手、走步和停止的数据构造为四类标准样本集L、R、F和Z，分别计算各类样本的均值μ_L，μ_R，μ_F和μ_Z以及全体样本的协方差S，将测试样本x带入获取四类动作所对应马氏距离；

测试样本x的类别由f(x)＝min(D_L,D_R,D_F,D_Z)判断，

其中，结果为D_L时表示为左手，为D_R时表示右手，为D_F时为走步，为D_Z时为停止。