基于脑电波监测智能助睡眠耳机设计

• 作者: 乔天池 徐自强 杨金龙 衡玮 陈璐瑶 黄闯
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 信号处理 脑机接口 睡眠分期 K最近邻算法
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 嵌入式软件与应用
• 页码范围: 219-226,264
• 页数: 9页
• 分类号: TP3
• 字数: 6473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.08.038

摘要

快节奏的生活方式和工作压力,使得越来越多的人陷入失眠的困扰.针对该问题,设计基于脑电波监测智能助睡眠耳机系统.搭建后台服务器,构建蓝牙一主多从式架构,借助脑电波传感器采集人脑电波信息,采用有限冲激响应(FIR)滤波器实现低通数字滤波,并通过傅里叶变换将脑电信号从时域变换到频域空间,进行功率谱特征提取;采用K最近邻(KNN)算法进行睡眠阶段分析,并根据分析结果自适应地控制辅助睡眠设备的音量,帮助使用者睡眠;通过对用户累计时间段内的睡眠分析,形成睡眠监测报告,传输到安卓客户端,帮助使用者分析睡眠情况,以达到改善人们睡眠质量的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨金龙	江南大学物联网工程学院	28	103	7.0	8.0
2	衡玮	江南大学物联网工程学院	3	1	1.0	1.0
3	徐自强	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0
4	陈璐瑶	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0
5	乔天池	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0
6	黄闯	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0