[发明专利]面向脑电波数据的多维度数据存储方法及装置

权利要求书

1.一种面向脑电波数据的多维度数据存储方法，其特征在于，包括：

获取目标脑电数据；

对所述目标脑电数据通过数据分析模块进行分析；

将分析后的所述目标脑电数据通过多维度存储模块进行存储。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电数据通过数据分析模块进行分析步骤，包括：

将所述目标脑电数据进行格式转换；

确定格式转换后所述目标脑电数据包括的多个维度数据；

对所述目标脑电数据包括的多个维度数据进行分类标注，以得到所述目标脑电数据包括的多个维度数据各自所属的分类标注。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标脑电数据包括的多个维度数据进行分类标注的步骤，包括：

确定所述目标脑电数据包括的多个维度数据分别对应的维度标签；

将所述目标脑电数据包括的多个维度数据分别对应的维度标签，分别与预设的多个立方模型分别对应的标签进行匹配；

依据匹配结果，确定所述目标脑电数据包括的多个维度数据各自所属的分类标注。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标脑电数据包括的多个维度数据分别对应的维度标签的步骤，包括：

基于预设的机器学习算法模型，确定所述目标脑电数据包括的多个维度数据分别对应的维度参数；

若所述目标脑电数据包括的任一维度数据分别对应的维度参数，落入已确定的任一维度标签的维度参数范围，则该已确定的任一维度标签作为所述目标脑电数据包括的该任一维度数据的维度标签。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标脑电数据包括的多个维度数据进行分类标注的步骤，还包括：

若所述目标脑电数据包括的任一维度数据所属的维度为疾病类型或任务状态，则基于预设接口获取人工标注针对该任一维度数据的分类标注。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将分析后的所述目标脑电数据通过多维度存储模块进行存储的步骤，包括：

依据所述目标脑电数据包括的多个维度数据各自所属的分类标注，将所述目标脑电数据包括的多个维度数据存储至符合标签坐标系的立方模型对应的位置，其中，不同标签坐标系对应不同的立方模型。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据所述目标脑电数据包括的多个维度数据各自所属的分类标注，将所述目标脑电数据包括的多个维度数据存储至符合标签坐标系的立方模型对应的位置的步骤，包括：

通过维度标签识别公式识别所述目标脑电数据包括的任一维度维度数据的维度标签与已有的任一维度标签是否相似或完全一致；

如是则将所述目标脑电数据包括的该任一维度数据归类为这个相似或完全一致的维度标签的数据，并进行存储。

8.一种面向脑电波数据的多维度数据存储装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取目标脑电数据；

数据分析模块，用于对所述目标脑电数据通过数据分析模块进行分析；

数据存储模块，用于将分析后的所述目标脑电数据通过多维度存储模块进行存储。