[发明专利]自供能脑机接口系统及其应用方法

权利要求书

1.一种自供能脑机接口系统，其特征在于，包括脑机接口子系统和算法子系统；

所述算法子系统用于基于预设的神经网络算法和神经信号数据集训练得到神经信号分类模型；

所述脑机接口子系统包括：

神经信号采集模块，用于采集用户的神经信号；

神经信号预处理模块，用于对所述神经信号进行滤波和下采样处理；

神经信号分类模块，用于对预处理后的神经信号进行运算和分类，所述神经信号分类模块是基于所述神经信号分类模型的运算逻辑搭建的硬件电路；

外设控制模块，用于基于所述神经信号的分类结果以及预设的神经信号与控制信号的对应关系生成外设控制信号，以控制外部设备完成相应动作；

自供电模块，用于将环境能量转换为电能，以为所述脑机接口子系统的各模块进行供电。

2.根据权利要求1所述的自供能脑机接口系统，其特征在于，所述算法子系统包括：

模型训练模块，用于基于预设的神经网络算法和神经信号数据集训练得到初始神经信号分类模型；

模型压缩模块，用于基于模型剪枝技术、模型量化技术对所述初始神经信号分类模型进行压缩，得到所述神经信号分类模型。

3.根据权利要求1所述的自供能脑机接口系统，其特征在于，所述神经信号采集模块包括：

采集电极，用于采集用户产生的神经信号；

两级增益放大器，用于对所述采集电极采集到的神经信号进行不同增益的低噪声放大；

模数转换单元，用于将经所述两级增益放大器放大的神经信号转换为数字信号。

4.根据权利要求1所述的自供能脑机接口系统，其特征在于，所述神经信号预处理模块包括：

滤波单元，用于对所述神经信号采集模块输出的神经信号进行带通滤波处理；

下采样单元，用于对经所述滤波单元处理后的神经信号进行下采样。

5.根据权利要求1所述的自供能脑机接口系统，其特征在于，所述神经信号分类模块包括：

神经信号缓存单元，用于临时缓存经所述神经信号预处理模块处理的神经信号；

参数缓存单元，用于存放所述神经信号分类模型的参数；

中间数据缓存单元，用于缓存所述神经信号分类模型中间层的运算结果；

控制单元，用于控制存储的读写和数据的流动，进而控制神经信号分类模型每一层的运算；

矩阵运算单元，用于完成神经网络的矩阵乘法运算；

后处理单元，用于完成激活层、池化层和残差层运算。

6.根据权利要求1所述的自供能脑机接口系统，其特征在于，所述外设控制模块具体用于：

基于所述神经信号的分类结果以及预设的神经信号与控制信号的对应关系生成外设控制信号；

将所述外设控制信号发送至相应的外部设备，以控制外部设备完成相应动作。

7.根据权利要求1所述的自供能脑机接口系统，其特征在于，所述自供电模块包括：

能量采集单元，用于采集环境能量并将其转换为电能；

环境能量输出单元，用于将所述能量采集单元转换的电能以最大功率输出；

可充电元件，用于存储所述环境能量输出单元输出的电能，以及将所述电能稳定输出，以为所述脑机接口子系统的各模块进行供电。

8.一种如权利要求1所述的自供能脑机接口系统的应用方法，其特征在于，包括：

采集用户的神经信号；

对所述神经信号进行不同增益的低噪声放大、滤波及下采样处理；

采用神经信号分类模块对预处理后的神经信号进行运算和分类，得到所述神经信号对应的分类结果；其中，所述神经信号分类模块是基于神经信号分类模型的运算逻辑搭建的硬件电路，所述神经信号分类模型是基于预设的神经网络算法和神经信号数据集训练并压缩得到的；

根据所述分类结果以及预设的神经信号与控制信号的对应关系生成外设控制信号，并将所述外设控制信号发送至相应的外部设备，以控制外部设备完成相应动作。