[发明专利]一种基于Storm的P300实时分布式计算方法

说明书

本发明涉及一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，主要包括以下步骤：首先，Storm中的Spout工作者实时地从前台接收原始的脑电信号数据块，重新封装后传给Bolt工作者；然后，Bolt工作者负责一系列的信号处理，通过并行计算提高数据处理的效率，在完成P300的分类工作后，选取出含有P300成分的EEG片段，并记录下其所对应的闪烁行列号；最后，通过Bolt工作者将记录下的行列号传回给前台，前台则根据传回的行列号确定反馈结果。P300 Speller脑机接口的性能改进需要引入各类算法，但脑机接口对反馈时间的要求限制了采用算法的范围。本发明能够让更多的算法以分布式计算的方式在P300 Speller脑机接口中发挥作用。

技术领域

本发明属于认知神经科学领域与信息技术领域的结合应用，涉及P300Speller脑机接口的计算机制，具体是一种基于Storm的P300实时分布式计算方法。

背景技术

脑机接口是一种人机交互新技术，能够为运动功能缺失而脑功能完好的患者提供辅助生活能力，也能够拓展正常人的交流能力。P300 Speller是脑机接口的一种方式，其功能是通过分析用户的脑电信号，识别出用户所想要输出的字符，从而帮助用户与外界交流。目前P300 Speller 中的一系列处理都是基于串行计算的。当引入一些算法改进性能时，串行计算要求较长的计算时间，不利于脑机接口的及时响应，从而导致性能在另一方面下降。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是针对P300 Speller类型的脑机接口提供一种基于Storm进行实时分布式计算的方法。该方法以分布式计算系统Storm为基础构建P300Speller的并行计算机制，使得较复杂的算法也能实时地处理P300 Speller的数据，为引入各类算法改进P300 Speller脑机接口性能创造了条件。

本发明采用以下方案实现：一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：Storm中专门负责采集数据的Spout实时从前台接收原始的脑电信号数据块，并整理成P300 EEG数据段传给Storm中的负责计算的Bolt进行并行计算；

步骤S2：Bolt负责一系列的信号处理；同一职能的多个Bolt并行完成任务后把结果传递给下一个不同职能的多个Bolt进行下一步的并行计算；完成P300的分类工作后，选取出含有P300成分的EEG片段，并记录下其所对应的闪烁行列号；

步骤S3：通过Bolt与前台建立的Socket连接，将含有P300成分的EEG数据段所对应的行列号传回给前台，前台根据传回的行列号确定反馈结果。

进一步地，步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：Storm中专门负责采集数据的Spout工作者在初始化时建立与前台的Socket连接，该连接可以使两端通过流的形式来传输数据；

步骤S12：前台每次将一个采样块大小的数据块通过Socket连接传输给Spout工作者；

步骤S13：Spout工作者依据P300 EEG数据段的长度，维持一个按先进先出方式管理的数据容器；Spout工作者每次接收到数据块，先将流数据转换成浮点型，再将数据块插入到容器里，然后从容器里取出最新的一段P300 EEG数据段，转换成（key1,value1）的形式，key1表示相应的闪烁行列号，value1为该P300 EEG数据段，把（key1,value1）分发给ExtractBolt工作者。

进一步地，所述步骤S2中的所述Bolt负责的一系列的信号处理包括：