本發(fā)明涉及醫(yī)療保健設(shè)備，特別是一種基于腦電波情景感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的身心調(diào)節(jié)方法。

背景技術(shù)：

目前，由于生活節(jié)奏緊湊，特別是在北上廣深這樣的大城市，失眠、焦慮和過(guò)勞人群巨大。這些都是造成越來(lái)越多的人時(shí)常處于高度精神壓力和肉體壓力情緒之下的主要原因。如果不能提早改善這一“高壓”狀態(tài)，我們的免疫機(jī)能就會(huì)下降，神經(jīng)以及荷爾蒙的平衡會(huì)隨之遭到破壞，從而影響我們的身體健康和生活質(zhì)量。

在這樣的背景下，越來(lái)越多的身心調(diào)節(jié)設(shè)備開(kāi)始走入市場(chǎng)。其中，基于腦電波感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的身心調(diào)節(jié)設(shè)備最為普遍。因?yàn)槟X電波是大腦神經(jīng)細(xì)胞在大腦活動(dòng)時(shí)所產(chǎn)生的微弱生物電，是研究人類(lèi)神經(jīng)活動(dòng)的黃金標(biāo)準(zhǔn)。與心電圖、皮膚電阻抗、呼吸率等生理信號(hào)相比，腦電波和人們的情緒狀態(tài)有著最為密切的關(guān)系。例如，中國(guó)專(zhuān)利cn101584903a(2012年已授權(quán),目前有效)和cn201533947u(2010年已授權(quán)，因未繳年費(fèi)目前已無(wú)效)均詳細(xì)描述了如何利用腦電波來(lái)監(jiān)測(cè)人們的身心狀態(tài)。中國(guó)專(zhuān)利cn106039521a(2016年實(shí)質(zhì)審查生效)則詳細(xì)描述了一款較為實(shí)用的、便攜式的基于腦電波感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的身心調(diào)節(jié)設(shè)備。

上述幾項(xiàng)專(zhuān)利，時(shí)間跨度將近十年，在腦電設(shè)備的集成化，小型化方面以及調(diào)節(jié)方式的多樣化方面已有不小進(jìn)步，然而其存在的缺陷卻始終沒(méi)有得到彌補(bǔ)：

第一，缺少抗運(yùn)動(dòng)偽跡處理。腦電波信號(hào)十分的微弱，用戶(hù)輕微的肢體運(yùn)動(dòng)都有可能造成信號(hào)質(zhì)量的下降，從而造成設(shè)備對(duì)用戶(hù)身心狀態(tài)的誤判以及誤操作，影響用戶(hù)的體驗(yàn)和使用效果；

第二，缺少對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及歷史數(shù)據(jù)分析。未經(jīng)深度調(diào)節(jié)的腦電波具有時(shí)時(shí)變化的屬性。同一個(gè)人在同一種情緒下的表現(xiàn)都有可能不太一樣。因此，基于腦電波的身心調(diào)節(jié)設(shè)備必須具備用戶(hù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及歷史數(shù)據(jù)分析的功能，以使用戶(hù)參與到一個(gè)長(zhǎng)時(shí)熏修的調(diào)節(jié)過(guò)程里面，方便對(duì)用戶(hù)進(jìn)行隨訪(fǎng)反饋。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明主要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于腦電波情景感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的放松減壓方法。該方法能夠根據(jù)用戶(hù)的腦電波特征和肢體動(dòng)作參數(shù)實(shí)現(xiàn)身心狀態(tài)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和調(diào)控；另外，本發(fā)明又利用云平臺(tái)技術(shù)解決了用戶(hù)數(shù)據(jù)無(wú)限存儲(chǔ)和歷史數(shù)據(jù)分析的技術(shù)問(wèn)題，彌補(bǔ)了上述專(zhuān)利的缺陷。

所述的腦波情境感知技術(shù)是一種不單單依靠腦波特征，而是要參考腦波特征產(chǎn)生當(dāng)時(shí)的環(huán)境參數(shù)來(lái)做出相應(yīng)判斷的技術(shù)。相關(guān)的概念在幾年前已提出，但是還沒(méi)有人把這一技術(shù)或者概念應(yīng)用到放松減壓方法當(dāng)中。所述的云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)是一種將數(shù)據(jù)通過(guò)因特網(wǎng)上傳到網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，而非直接存儲(chǔ)在本地設(shè)備的一種存儲(chǔ)技術(shù)。該技術(shù)突破了本地設(shè)備的硬件資源限制，為大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提供了可能。云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)并不是一種新的技術(shù)，但是，本發(fā)明首次將云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)應(yīng)用到減壓放松方法當(dāng)中，以跟蹤分析用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)。

本發(fā)明采用的技術(shù)解決方案是：

一種基于腦電波情景感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的身心調(diào)節(jié)方法，包括下列步驟：

1)獲取步驟：采用腦電波采集器獲取用戶(hù)的前額腦電波原始信號(hào)；采用三軸姿態(tài)感應(yīng)器采集用戶(hù)的頭部三軸動(dòng)作信號(hào)幅度：motionx、motiony、motionz；

2)預(yù)處理步驟：采用數(shù)字濾波器對(duì)所述的用戶(hù)前額腦電波原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理；所述的數(shù)字濾波器是巴特沃茲帶通濾波器，帶通范圍為4-30hz，保留重要的三個(gè)基本頻段：θ(4-7hz)，α(8-13hz),β(14-30hz)的電腦波信號(hào)，相應(yīng)電腦波信號(hào)的強(qiáng)度表示為power(zi)，其中zi＝{θ,α,β}，θ波在用戶(hù)進(jìn)入睡眠狀態(tài)時(shí)得到強(qiáng)化；α波在用戶(hù)進(jìn)入放松狀態(tài)時(shí)得到強(qiáng)化；β波在用戶(hù)精神緊張和情緒激動(dòng)或亢奮時(shí)得到強(qiáng)化；

3)計(jì)算步驟：計(jì)算腦電波的頻域指標(biāo)包括放松指標(biāo)和睡眠質(zhì)量指標(biāo)，所述肢體動(dòng)作時(shí)域指標(biāo)指的是體動(dòng)能量指標(biāo)，包括：

①按公式(1)計(jì)算的腦電波的頻域指標(biāo)：

式中，per(zi)即為計(jì)算出的腦電波頻域指標(biāo)，zi＝{θ,α,β}；

②按公式(2)計(jì)算用戶(hù)的頭部運(yùn)動(dòng)信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)：

motionavg＝(motionx+motiony+motionz)/3(2)

式中，motionx、motiony、motionz分別為x、y、z方向的運(yùn)動(dòng)幅度，motionavg為平均值；

③按公式(3)計(jì)算用戶(hù)的放松指標(biāo)的：

式中，number_of_per(α)指的是公式(1)中per(α)的個(gè)數(shù)，1min指的是1分鐘。因此，放松指標(biāo)指的就是每分鐘內(nèi)per(α)大于50％的個(gè)數(shù)；

④按公式(4)計(jì)算用戶(hù)的睡眠指標(biāo)：

⑤按公式(5)計(jì)算用戶(hù)的運(yùn)動(dòng)能量指標(biāo)：

mp＝std(motionavg)(5)

式中，std指的是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的標(biāo)準(zhǔn)差；

4)識(shí)別步驟：根據(jù)腦電波的頻域指標(biāo)以及肢體動(dòng)作信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)識(shí)別用戶(hù)的放松狀態(tài)和睡眠質(zhì)量，根據(jù)用戶(hù)的放松指標(biāo)，睡眠指標(biāo)和體動(dòng)能量指標(biāo)識(shí)別用戶(hù)的減壓放松狀態(tài)，識(shí)別方法如下：

如果運(yùn)動(dòng)能量指標(biāo)>100,表明體動(dòng)指數(shù)異常，忽略此時(shí)的放松指標(biāo)和睡眠指標(biāo)；

如果運(yùn)動(dòng)能量指標(biāo)>50且放松指標(biāo)>3,用戶(hù)處于放松狀態(tài)；

如果睡眠指標(biāo)>6，用戶(hù)處于深度睡眠狀態(tài)；

如果睡眠指標(biāo)≦6，用戶(hù)處于淺睡眠狀態(tài)；

5)調(diào)節(jié)步驟：根據(jù)用戶(hù)的放松狀態(tài)和睡眠質(zhì)量，自動(dòng)啟動(dòng)相應(yīng)的調(diào)節(jié)模式：

如果用戶(hù)處于放松狀態(tài)，啟動(dòng)單曲循環(huán)當(dāng)前的歌曲，維持當(dāng)前的音量、震頻、震幅、氛圍燈色彩和閃爍頻率；

如果用戶(hù)處于睡眠狀態(tài)，逐擋減弱音量、震幅、震頻、氛圍燈色彩和閃爍頻率；

如果用戶(hù)未處于放松狀態(tài)和睡眠狀態(tài)，啟動(dòng)順序播放歌單中的歌曲，逐擋增加音量、震幅、震頻，并且進(jìn)一步降低氛圍燈的閃爍頻率；

所述的調(diào)節(jié)模式包括音樂(lè)播放模式、音樂(lè)體感振子模式、固定振頻振幅模式和彩色氛圍燈模式，使用戶(hù)更加放松，提高睡眠質(zhì)量；

6)定期或隨時(shí)將用戶(hù)數(shù)據(jù)上傳至云端；

7)隨訪(fǎng)步驟：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，采用定期或不定期分析存儲(chǔ)在云端的用戶(hù)數(shù)據(jù)，跟蹤分析用戶(hù)一段時(shí)間內(nèi)的總體調(diào)節(jié)效果，云端數(shù)據(jù)處理器將根據(jù)記錄的身心狀態(tài)自動(dòng)篩選出最佳的調(diào)節(jié)參數(shù)并生成報(bào)告反饋給客戶(hù)。

本發(fā)明的有益效果如下：

1、目前，市面上以腦電波作為生理反饋手段的放松減壓方法均只依靠腦波特征，而沒(méi)有融合任何的環(huán)境參數(shù)感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)。因此，目前的方法會(huì)因用戶(hù)的肢體運(yùn)動(dòng)而造成腦電波信號(hào)的質(zhì)量下降，從而造成設(shè)備對(duì)用戶(hù)身心狀態(tài)的誤判和誤操作，影響用戶(hù)的體驗(yàn)和使用效果。本發(fā)明的獲取步驟通過(guò)腦電波采集器和三軸姿態(tài)感應(yīng)器實(shí)現(xiàn)，所述的腦電波采集器獲取用戶(hù)的腦電波原始信號(hào)，所述的三軸姿態(tài)感應(yīng)器安裝在使用者頭部，適時(shí)采集使用者頭部的運(yùn)動(dòng)信號(hào)，即環(huán)境參數(shù)，二者結(jié)合實(shí)現(xiàn)了腦電波情景感知，使得用戶(hù)的身心狀態(tài)可以被精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，提高了調(diào)節(jié)效率。

2、本發(fā)明的識(shí)別步驟首先判斷用戶(hù)的體動(dòng)指數(shù)是否過(guò)大。如果體動(dòng)指數(shù)異常，意味著腦波信號(hào)受到肢體運(yùn)動(dòng)的干擾，那么識(shí)別步驟會(huì)忽視當(dāng)時(shí)計(jì)算出的放松指數(shù)和睡眠指數(shù)。如果體動(dòng)指數(shù)正常，那么識(shí)別步驟會(huì)認(rèn)為當(dāng)時(shí)的放松指數(shù)和睡眠指數(shù)有效，從而調(diào)用調(diào)節(jié)步驟發(fā)送命令，升高震頻，震幅，音量，變換選擇的音樂(lè)，力求用戶(hù)在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)入放松狀態(tài)，或者降低相關(guān)參數(shù)，避免干擾他們的睡眠。

3、本發(fā)明的云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)是一種將數(shù)據(jù)通過(guò)因特網(wǎng)上傳到網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，而非直接存儲(chǔ)在本地設(shè)備的一種存儲(chǔ)技術(shù)。該技術(shù)突破了本地設(shè)備的硬件資源限制，為大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提供了可能。云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)在本發(fā)明中首次應(yīng)用，以跟蹤分析用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)。

總之，本發(fā)明利用安裝在頭部的三軸姿態(tài)感應(yīng)器的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了腦電波的情景感知，增強(qiáng)了腦電波的抗干擾能力。另外，該方法還包含云端存儲(chǔ)功能，可對(duì)用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)和調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行跟蹤分析，使得基于數(shù)據(jù)化個(gè)體的智能精準(zhǔn)身心調(diào)節(jié)成為可能。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明基于腦電波情景感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的身心調(diào)節(jié)方法的較佳實(shí)施例的流程圖。

圖2是圖1中步驟a30的詳細(xì)流程圖。

圖3是圖1中步驟a32的詳細(xì)流程圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

此外，下面所描述的本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中所涉及到的技術(shù)特征只要彼此之間未構(gòu)成沖突就可以相互組合。

參閱圖1，圖1是本發(fā)明基于腦電波情景感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的身心調(diào)節(jié)方法的較佳實(shí)施例的流程圖。根據(jù)不同需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略或者合并。

本發(fā)明基于腦電波情景感知和云平臺(tái)存儲(chǔ)技術(shù)的身心調(diào)節(jié)方法，包括下列步驟：

1)獲取步驟：采用腦波干電極對(duì)用戶(hù)的前額腦電波原始信號(hào)進(jìn)行采集；采用三軸姿態(tài)感應(yīng)器對(duì)用戶(hù)的頭部動(dòng)作信號(hào)進(jìn)行采集；

2)預(yù)處理步驟：采用巴特沃茲帶通濾波器對(duì)所述的用戶(hù)前額腦電波原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理；

3)計(jì)算步驟：計(jì)算經(jīng)過(guò)降噪處理的腦電波信號(hào)的頻域指標(biāo)，同時(shí)計(jì)算肢體動(dòng)作信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)，所述腦電波頻域指標(biāo)包括放松指標(biāo)和睡眠質(zhì)量指標(biāo)，所述肢體動(dòng)作時(shí)域指標(biāo)指的是體動(dòng)能量指標(biāo)，所述放松指標(biāo)和睡眠質(zhì)量指標(biāo)通過(guò)快速傅立葉變換來(lái)計(jì)算，所述體動(dòng)能量指標(biāo)通過(guò)獲取的三軸姿態(tài)感應(yīng)器的數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)計(jì)算；

4)識(shí)別步驟：根據(jù)腦電波的頻域指標(biāo)以及肢體動(dòng)作信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)識(shí)別用戶(hù)的放松狀態(tài)和睡眠質(zhì)量；

5)調(diào)節(jié)步驟：根據(jù)用戶(hù)的放松狀態(tài)和睡眠質(zhì)量啟動(dòng)相應(yīng)的調(diào)節(jié)模式，所述調(diào)節(jié)模式包括音樂(lè)播放模式、音樂(lè)體感振子模式、固定振頻振幅模式和彩色氛圍燈模式，使其更加放松，提高睡眠質(zhì)量；

6)隨訪(fǎng)步驟：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，是定期或不定期分析存儲(chǔ)在云端的用戶(hù)數(shù)據(jù)，跟蹤分析用戶(hù)一段時(shí)間內(nèi)的總體調(diào)節(jié)效果，并對(duì)用戶(hù)進(jìn)行反饋。

步驟a10和a20，從腦電波采集器和三軸姿態(tài)感應(yīng)器獲取用戶(hù)的前額腦電波原始信號(hào)和用戶(hù)的頭部運(yùn)動(dòng)信號(hào)。所述原始數(shù)據(jù)是指經(jīng)放大電路和模數(shù)轉(zhuǎn)換電路處理，但是未經(jīng)任何濾波的腦電波數(shù)字信號(hào)。

步驟a11，對(duì)腦電波原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理。所述去噪處理是指通過(guò)數(shù)字濾波器濾除噪聲。在本實(shí)施方式中，所述的數(shù)字濾波器是巴特沃茲帶通濾波器，帶通范圍為4-30hz。這樣的帶通范圍可以有效濾除低頻干擾噪聲和高頻工頻噪聲，并且保留重要的腦波信號(hào)。所述的重要腦波信號(hào)指的是腦電波的三個(gè)基本頻段：θ(4-7hz)，α(8-13hz),β(14-30hz)。其中，θ波在用戶(hù)進(jìn)入睡眠狀態(tài)時(shí)得到強(qiáng)化；α波在用戶(hù)進(jìn)入放松狀態(tài)時(shí)得到強(qiáng)化；β波在用戶(hù)精神緊張和情緒激動(dòng)或亢奮時(shí)得到強(qiáng)化。

步驟a12，對(duì)去噪后的腦電波進(jìn)行快速傅立葉變換(fft)。在本實(shí)施例中，所述的fft變換是2秒512點(diǎn)的fft變換。通過(guò)fft變換所計(jì)算的腦波頻域指標(biāo)如公式(1)所示：

式中，per(zi)即為計(jì)算出的腦波頻域指標(biāo)，其中zi＝{θ,α,β}。

步驟a21，計(jì)算用戶(hù)的頭部運(yùn)動(dòng)信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)，計(jì)算方法如公式(2)：

motionavg＝(motionx+motiony+motionz)/3(2)

式中，motionx,motiony和motionz分別為三軸姿態(tài)感應(yīng)器所獲取的用戶(hù)頭部x,y,z三個(gè)方向上的時(shí)域運(yùn)動(dòng)信號(hào)，motionave是motionx,motiony和motionz的平均值；

步驟a13,計(jì)算用戶(hù)的放松指標(biāo)和睡眠指標(biāo)：

所述的放松指標(biāo)的計(jì)算方法如公式(3)：

式中，number_of_per(α)指的是公式(1)中per(α)的個(gè)數(shù)，1min指的是1分鐘。因此，放松指標(biāo)指的就是每分鐘內(nèi)per(α)大于50％的個(gè)數(shù)。

睡眠指標(biāo)的計(jì)算方法如公式(4)：

步驟a22,計(jì)算用戶(hù)的運(yùn)動(dòng)能量指標(biāo)，如公式(5)：

mp＝std(motionavg)(5)

式中，std指的是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的標(biāo)準(zhǔn)差(standarddeviation)。

步驟a30，根據(jù)用戶(hù)的放松指標(biāo)，睡眠指標(biāo)以及體動(dòng)能量指標(biāo)識(shí)別用戶(hù)的減壓放松狀態(tài)。詳見(jiàn)圖3。

步驟a31,根據(jù)用戶(hù)的減壓放松狀態(tài)開(kāi)啟相應(yīng)的調(diào)節(jié)模式。如果用戶(hù)處于放松狀態(tài)，那么單曲循環(huán)當(dāng)前的歌曲，維持當(dāng)前的音量、震頻、震幅、氛圍燈色彩和閃爍頻率；如果用戶(hù)處于睡眠狀態(tài)，那么逐擋減弱音量、震幅、震頻、氛圍燈色彩和閃爍頻率；如果用戶(hù)未處于放松狀態(tài)和睡眠狀態(tài)，那么順序播放歌單中的歌曲，逐擋增加音量、震幅、震頻，并且進(jìn)一步降低氛圍燈的閃爍頻率。

步驟a32,把用戶(hù)數(shù)據(jù)上傳到云端，包括放松指數(shù)、睡眠指數(shù)、體動(dòng)指數(shù)以及與這些指數(shù)相對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)模式，例如歌曲名字、音量、震幅、震頻、氛圍燈個(gè)色彩和閃爍頻率，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行隨訪(fǎng)分析。

參閱圖2所示，是步驟a30的詳細(xì)步驟流程圖。根據(jù)不同需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略或合并。

步驟a301,根據(jù)體動(dòng)指數(shù)判斷用戶(hù)當(dāng)前的放松指數(shù)和睡眠指數(shù)是在何種情景下獲得的。如果是在體動(dòng)異常的情景下獲得的，那么說(shuō)明腦電波已受到肢體運(yùn)動(dòng)的干擾，應(yīng)忽略此時(shí)的腦電波指標(biāo)；如果是在體動(dòng)正常的情景下獲得的，那么說(shuō)明腦電波未受肢體運(yùn)動(dòng)的明顯影響，此時(shí)的腦電波指標(biāo)是有效的，可以進(jìn)行下一步的用戶(hù)身心狀態(tài)的識(shí)別。

步驟a302,如果體動(dòng)指數(shù)異常，忽略此時(shí)的腦電波指標(biāo)，包括放松指數(shù)和睡眠指數(shù)。

步驟a303-a304,根據(jù)不同的體動(dòng)指數(shù)、放松指數(shù)及睡眠指數(shù)綜合判斷用戶(hù)的身心狀態(tài)，包括淺睡眠狀態(tài)a307,深度睡眠狀態(tài)a306或放松狀態(tài)a305.

參閱圖3所示，是步驟a32的詳細(xì)步驟流程圖。根據(jù)不同需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略或合并。

步驟a321,通過(guò)web瀏覽器或者h(yuǎn)ttp客戶(hù)端對(duì)云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)出訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的請(qǐng)求。該請(qǐng)求通過(guò)javaservlet的形式發(fā)送并經(jīng)jdbc(javadatabaseconnectivity)技術(shù)送達(dá)云端數(shù)據(jù)庫(kù)；

步驟a322,等待云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)放的訪(fǎng)問(wèn)許可。該許可#jdbc并通過(guò)javaservlet的形式送達(dá)web瀏覽器或者h(yuǎn)ttp客戶(hù)端；

步驟a323,web瀏覽器或者h(yuǎn)ttp客戶(hù)端上傳個(gè)人身心狀態(tài)及對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)參數(shù)。所述身心狀態(tài)指淺睡眠狀態(tài)、深度睡眠狀態(tài)和放松狀態(tài)。所述對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)參數(shù)是指選擇的音樂(lè)名稱(chēng)，音量大小，震幅大小，震頻大小，氛圍燈顏色以及閃爍頻率；

步驟a324,云端數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)步驟a323中的數(shù)據(jù)于數(shù)據(jù)表中，并通過(guò)谷歌highcarts和ajax技術(shù)將這些數(shù)據(jù)可視化；

步驟a325-327,如果存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)已滿(mǎn)兩周的時(shí)間，云端數(shù)據(jù)庫(kù)將根據(jù)記錄的身心狀態(tài)自動(dòng)篩選出最佳的調(diào)節(jié)參數(shù)并生成報(bào)告反饋給客戶(hù)。

實(shí)驗(yàn)表明，本發(fā)明利用安裝在頭部的三軸姿態(tài)感應(yīng)器所獲得的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了腦電波的情景感知，增強(qiáng)了腦電波的抗干擾能力。另外，該系統(tǒng)還包含有云端存儲(chǔ)功能，可對(duì)用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)和調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行跟蹤分析，使得基于數(shù)據(jù)化個(gè)體的智能精準(zhǔn)身心調(diào)節(jié)成為可能。

以上所述僅為本發(fā)明的實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專(zhuān)利范圍，凡是利用本發(fā)明說(shuō)明書(shū)及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括本發(fā)明的專(zhuān)利保護(hù)方位內(nèi)。