Способ управления устройствами посредством обработки сигналов ээг

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к способу управления устройствами посредством регистрации и обработки сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ). При этом средством регистрации сигнала ЭЭГ с помощью связанных с ним датчиков регистрируют (212) электрическую активность мозга с возможностью выделения альфа-ритма и бета-ритма головного мозга пользователя. Аналогово-цифровым преобразователем средства регистрации преобразуют (212) полученный сигнал из аналогового формата данных в цифровой с частотой дискретизации (fd), где fd больше либо равна частоте верхней границы для соответствующего заданного диапазона частот, умноженной на два. Задают диапазон частот для альфа-ритма и/или для бета-ритма головного мозга пользователя посредством задания нижней (a) и верхней (b) границ диапазона частот для каждого из ритмов. Средством регистрации передают зарегистрированную активность мозга пользователя в аналоговом или цифровом формате данных в средство обработки. Модулем выделения частот средства обработки осуществляют разложение (222) сигнала ЭЭГ в спектр для заданных спектральных компонент в частотном диапазоне от a до b, состоящем из n дискретных частотных компонент (fn), где fn является амплитудой n-й спектральной компоненты, с выделением ритма головного мозга пользователя посредством удаления всех частот, заданных вне предустановленного диапазона. Модулем выделения частот вычисляют (232) значение спектральной мощности посредством суммирования дискретных частотных компонент в случае оцифрованного сигнала либо посредством интегрирования спектральных компонент f(x) сигнала на частоте x в случае аналогового сигнала и передают вычисленное значение в модуль-решатель. Выбирают один из заданных типов формируемых команд управления, где типом формируемой команды является триггерная или пропорциональная команда управления. Модулем-решателем сравнивают (242) вычисленное значение спектральной мощности с заданным пороговым значением и формируют (252) команду управления в зависимости от величины спектральной мощности. При выбранной триггерной команде при значении вычисленной спектральной мощности меньше заданного порогового значения формируют одну команду управления, а при значении вычисленной спектральной мощности больше заданного порогового значения – другую команду управления. При выбранной пропорциональной команде управления задают набор из пороговых значений, количество которых равно количеству управляющих команд. Определяют номер (i) наибольшего порогового значения, достигнутого вычисленным значением спектральной мощности, и формируют i-ю команду управления. Модулем-решателем передают (262) команды управления в исполняющее устройство для ее выполнения исполняющим устройством. Достигается повышение точности и скорости обработки сигналов, возникающих в головном мозге пользователя, и повышение точности и скорости управления устройствами с использованием обработанных зарегистрированных сигналов, а также упрощается управление и контроль устройствами, в том числе за счет удаленного управления устройствами, контроля удаленными устройствами и автоматизации обработки регистрируемых сигналов, а также за счет использования формируемых триггерных и пропорциональных команд в зависимости от вычисленного порога мощности регистрируемого сигнала. 9 з.п. ф-лы, 6 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Изобретение относится к области вычислительной техники, в частности, к области коммуникации мозга человека с компьютером и предназначено для ЭЭГ регистрации, анализа и интерпретации сигналов головного мозга для управления внешними исполнительными устройствами.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Из уровня техники известен способ классификации электроэнцефалографических сигналов в интерфейсе мозг-компьютер (см. RU 2415642, 10.04.2011), заключающийся в тестировании пользователя, выделении специфических информационных компонентов из общего пространственно-временного паттерна, создании выборки оцифрованных фрагментов ЭЭГ от множества отведений для обучения классификатора, вычислении весовых коэффициентов и классификации фрагментов ЭЭГ для идентификации классов мысленных команд пользователя, соответствующих управляющим сигналам, отличающийся тем, что в качестве специфических информационных компонентов используют локальные положительные максимумы амплитуды ЭЭГ сигналов от всех отведений, при этом, если значения двух соседних положительных максимумов отличаются менее чем на порог психофизиологического восприятия человека, то их считают равными и второй максимум исключают из последующего анализа, одновременно с выделением первого положительного максимума от опорного отведения фиксируют значения амплитуд ЭЭГ сигналов по всем остальным отведениям, в результате получают набор амплитуд, представляющих собой первый входной вектор для нейронной многослойной сети (НМС), и процедуру формирования входных векторов повторяют для каждого последующего положительного максимума опорного отведения и для каждого отдельного отведения, каждый раз принимаемого как опорное отведение, до тех пор, пока каждое из отведений не выполнит функцию опорного, в результате получают многомерный массив входных векторов от конкретного пользователя, причем при обучении (НМС) дополнительно формируют массив указателей классов мысленных движений, выполняемых пользователем, который является выходным массивом для обучения НМС, и вычисляют весовые коэффициенты классификации по алгоритму обратного распространения ошибки, и при идентификации мысленного движения массив входных векторов подают на НМС для вычисления выходного вектора, по которому определяют класс мысленного движения пользователя.

Недостатками такого решения является, по крайней мере, сложность его осуществления, необходимость использования технически сложного оборудования, а также отсутствие возможности управления исполняющими (управляемыми) устройствами с использованием формируемых триггерных и пропорциональных команд в зависимости от вычисляемого порога мощности регистрируемого сигнала, что может приводить, по крайней мере, к снижению точности и скорости обработки сигналов и управления устройствами, а также к снижению надежности управления такими устройствами.

Также из уровня техники известен способ генерации сигнала связи или управляющего сигнала с использованием мю-волны мозга человека (см., US5840040 24.11.1998 года), включающий: отслеживание мю-волны мозга человека, внесение изменений в мю-волну, посредством выполнения пользователем движения или повторения движения определенной частью тела для ослабления мю-волны человека в выбранном шаблоне для мю-волны, когда пользователь не движется и не думает о движении, измерение затухания мю-волны в мозге пользователя, вызванное движением или повторением движения, преобразование затухания мю-волны в сигнал связи или управления посредством обработки сигнала измеренной мю-волны для получения спектра мощности и сравнения значения пикового спектра мощности с предварительно определенным пороговым значением. В таком решении осуществляется ослабление мю-волны с ее обработкой в цифровом формате по уровню спектральной мощности, отделенной от других волн с целью формирования управляющего сигнала для осуществления связи или приведения в действие различных машин.

Недостатками такого решения является, по крайней мере, сложность его осуществления, необходимость использования технически сложного оборудования, необходимость регистрации мю-волны, а также отсутствие возможности управления исполняющими (управляемыми) устройствами с использованием формируемых триггерных и пропорциональных команд в зависимости от вычисляемого порога мощности регистрируемого сигнала, что может приводить, по крайней мере, к снижению точности и скорости обработки сигналов и управления устройствами, а также к снижению надежности управления такими устройствами.

СУЩНОСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

Технический результат, достигаемый предлагаемым изобретением, состоит в повышении точности и скорости обработки сигналов, возникающих в головном мозге пользователя, и в повышении точности и скорости управления устройствами с использованием обработанных зарегистрированных сигналов, а также в упрощении управления устройствами и контроля устройств, в том числе за счет удаленного управления устройствами и контроля удаленными устройствами и в обеспечении автоматизации обработки регистрируемых сигналов.

Согласно одному из вариантов реализации, предлагается способ управления устройствами посредством регистрации и обработки сигналов электроэнцефалограммы, в котором: средством регистрации сигнала электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с помощью связанных с ним датчиков регистрируется электрическая активность мозга с возможностью выделения альфа-ритма и бета-ритма головного мозга пользователя; аналогово-цифровым преобразователем средства регистрации сигнала ЭЭГ осуществляется преобразование полученного с датчиков сигнала ЭЭГ из аналогового формата данных в один из известных цифровых форматов данных с частотой дискретизации (fd), где fd больше либо равна частоте верхней границы для соответствующего заданного диапазона частот, умноженной на два, причем осуществляется задание диапазона частот для альфа-ритма головного мозга пользователя или диапазона частот для бета-ритма головного мозга пользователя, или диапазона частот для альфа-ритма головного мозга пользователя и диапазона частот для бета-ритма головного мозга пользователя посредством задания нижней границы диапазона частот (a) и верхней границы диапазона частот (b) для каждого из ритмов; средством регистрации сигнала ЭЭГ осуществляется передача зарегистрированной активности мозга пользователя в виде сигналов ЭЭГ в одном из известных аналоговых форматов данных в средство обработки сигналов ЭЭГ; модулем выделения частот средства обработки сигналов ЭЭГ осуществляется разложение сигнала ЭЭГ в спектр для заданных спектральных компонент в частотном диапазоне от a до b, состоящем из n дискретных частотных компонент (fn), где fn является амплитудой n-й спектральной компоненты, с выделением, по крайней мере, одного ритма головного мозга пользователя посредством удаления всех частот, заданных вне, по крайней мере, одного предустановленного диапазона частот для выделяемых ритмов мозга пользователя; модулем выделения частот осуществляется вычисление значения спектральной мощности посредством суммирования дискретных частотных компонент и осуществляется передача вычисленного значения спектральной мощности в модуль-решатель; выбирают один из заданных типов формируемых команд управления, где типом формируемой команды является триггерная команда управления или пропорциональная команда управления; модулем-решателем осуществляется сравнение вычисленного значения спектральной мощности, по крайней мере, с одним заданным пороговым значением и осуществляется формирование команды управления в зависимости от величины спектральной мощности, причем: при выбранной триггерной команде управления при значении вычисленной спектральной мощности меньше заданного порогового значения, формируется одна команда управления, а при значении вычисленной спектральной мощности больше заданного порогового значения формируется другая команда управления, при выбранной пропорциональной команде управления задают набор из пороговых значений, количество которых равно количеству управляющих команд, определяется номер (i) наибольшего порогового значения, достигнутого вычисленным значением спектральной мощности, и формируется i-я команда управления; модулем-решателем осуществляется передача команды управления в исполняющее устройство для ее выполнения исполняющим устройством.

В одном из частных вариантов реализации вычисление спектральной мощности (P(a, b)) осуществляется по формуле

.

В одном из частных вариантов реализации для спектрального разложения при вычислении спектральной мощности используется дискретное по времени преобразование Фурье.

В одном из частных вариантов реализации предустановленный диапазон частот для альфа-ритма головного мозга пользователя задан в полосе частот от 8 Гц до 14 Гц, где 8 Гц является нижней границей диапазона частот, а 14 Гц - верхней границей диапазона частот, и предустановленный диапазон частот для бета-ритма головного мозга пользователя задан в полосе частот от 15 Гц до 30 Гц, где 15 Гц является нижней границей диапазона частот, а 30 Гц - верхней границей диапазона частот, и задают два предустановленных диапазона частот: от 8 Гц до 14 Гц и от 15 Гц до 30 Гц для выделения одновременно альфа-ритма и бета-ритма.

В одном из частных вариантов реализации при вычислении спектральной мощности используется вейвлет-преобразование, включая дискретное вейвлет-преобразование, в котором вейвлеты представлены дискретными сигналами, с использованием фильтров в частотной области.

В одном из частных вариантов реализации осуществляется калибровка, в процессе которой пользователю предъявляют задания, причем при осуществлении калибровки для альфа-ритма задания включают задания на расслабление, а при калибровке для бета-ритма задания включают задания, вызывающие умственное напряжение, причем обработчик сигнала ЭЭГ осуществляет расчет амплитуды мощности для каждого из ритмов циклически, где временная длина выборки для анализа равна заданному промежутку времени, и из рассчитанных значений мощности, в качестве калибровочного значения, для каждого из ритмов выбирается максимальное значение рассчитанной мощности.

В одном из частных вариантов реализации промежуток времени для анализа задается равным от пяти до десяти секунд.

В одном из частных вариантов реализации передача управляющих команд модулем-решателем осуществляется с использованием одного из известных цифровых интерфейсов в модуле-решателе в одном из известных цифровых форматов передачи данных побайтно.

В одном из частных вариантов реализации при регистрации ЭЭГ для обработки альфа-ритма электроды размещаются в затылочной области головы пользователя, а при регистрации ЭЭГ для обработки бета-ритма электроды размещаются в лобных долях головы пользователя.

В одном из частных вариантов реализации выделение ритмов головного мозга пользователя осуществляется частотными фильтрами, так что в процессе фильтрации сигналов для дальнейшей обработки выделяются только частоты, соответствующие альфа-ритму и/или бета-ритму.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Дополнительные цели, признаки и преимущества настоящего технического решения будут понятны из прочтения последующего описания осуществления технического решения со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:

ФИГ. 1 иллюстрирует примерный вариант системы, реализующий способ, описываемый в рамках настоящего изобретения.

ФИГ. 2 иллюстрирует примерный вариант осуществления настоящего изобретения.

ФИГ. 3 иллюстрирует блок-схему примерного варианта способа формирования триггерной команды управления со сравнением P(a,b) с пороговым значением с помощью сигнала ЭЭГ.

ФИГ. 4 иллюстрирует блок-схему примерного варианта способа формирования пропорциональной команды управления со сравнением P(a,b) с пороговым значением с помощью сигнала ЭЭГ.

ФИГ. 5 иллюстрирует примерный вариант формирования пропорциональных команд управления.

ФИГ. 6 иллюстрирует примерный вариант схемы установки порогов при пропорциональном управлении, в частности, при управлении устройствами с помощью выделенного альфа-ритма сигнала ЭЭГ с формированием пропорциональной команды управления.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Объекты и признаки настоящего изобретения, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако настоящее изобретение не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, оно может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является ничем иным, как конкретными деталями, обеспеченными для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании изобретения, и настоящее изобретение определяется только в объеме приложенной формулы.

Используемые в настоящем описании изобретения термины «модуль», «компонент», «элемент», «часть», «составная часть» и подобные используются для обозначения компьютерных сущностей, которые могут являться аппаратным обеспечением, например, устройством или частью устройства, в частности, включающим, по крайней мере, один процессор, микроконтроллер и т.д., или программным обеспечением, например, компьютерной программой, «прошивкой» (от англ. firmware) и т.д., позволяющей аппаратному обеспечению вычислительной системы выполнять вычисления или функции управления, являющиеся комбинацией инструкций и данных.

Настоящее изобретение позволяет осуществлять управление электронными либо электронно-механическими устройствами с помощью (обработки) сигналов мозга человека.

Настоящее изобретение относится к системе электроэнцефалограммного интерфейса, которая определяет (обнаруживает) намерение пользователя для управления, в частности, манипулирования устройствами или получения информации посредством выявления различных состояний пользователя, в частности, характеризующихся активностью головного мозга пользователя, например, психологического, эмоционального, когнитивного состояний и т.д. пользователя посредством использования регистрируемых и обрабатываемых данных электроэнцефалограмм пользователя.

На ФИГ. 1 приведен примерный вариант системы, реализующий способ, описываемый в рамках настоящего изобретения.

Описываемая система содержит устройство (средство) регистрации сигнала ЭЭГ (электроэнцефалограммы) 111 головного мозга пользователя 101, например, электроэнцефалограф. Упомянутый сигнал ЭЭГ (или сигналы) содержит данные о биоэлектрической активности головного мозга пользователя 101. Устройство регистрации сигнала ЭЭГ 111 включает или может быть связано с датчиками, размещенными на голове пользователя 101 или в непосредственной близости от поверхности головы пользователя, причем датчики связаны с устройством регистрации сигнала ЭЭГ 111 и/или, по крайней мере, одним другим устройством или модулем, средством или системой, в частности, осуществляющими определение, регистрацию, обработку и/или хранение, по крайней мере, одного регистрируемого сигнала, в частности, биометрических параметров пользователя, в том числе сигналов ЭЭГ и результатов их обработки, а также исполнительных команд. Датчики могут являться электродами (или включать электроды), сконфигурированными для обеспечения контакта с кожей головы пользователя для передачи соответствующих потенциалов (на поверхности кожи головы пользователя) в устройство (средство) регистрации сигнала ЭЭГ 111. Устройство регистрации сигнала ЭЭГ 111 и датчики могут быть реализованы в виде (в том числе, в корпусе) одного устройства. Данные с датчиков передаются на устройство регистрации сигнала ЭЭГ 111, причем данные могут передаваться как в одном из известных аналоговых, так и в одном из известных цифровых форматов (передачи) данных. Датчики, устройство регистрации сигнала ЭЭГ (обработчик сигнала ЭЭГ) 121, являющееся средством обработки данных, в частности, сигналов ЭЭГ, может включать аналогово-цифровой преобразователь (АЦП), осуществляющий преобразование регистрируемых сигналов ЭЭГ в цифровой формат данных. Также, обработчик сигнала ЭЭГ 121 может включать цифровые фильтры для подавления шумового сигнала, устройство (модуль) для оценки качества сигнала (измерение сигнал/шум или величина спектральной компоненты 50 Гц и кратных гармоник), интерфейсные порты (для подключения различных устройств, в том числе модулей: устройства регистрации ЭЭГ 111, модуля-решателя 141). Количество датчиков может варьироваться от одного до нескольких десятков, сотен и т.д. Регистрирование (и, в частном случае, запись) сигнала ЭЭГ осуществляется устройством регистрации сигнала ЭЭГ 111 с использованием, по крайней мере, одного упомянутого датчика. Регистрируемый сигнал ЭЭГ передается устройством регистрации сигнала ЭЭГ 111 в обработчик сигнала ЭЭГ (блок обработки данных) 121 в цифровом или аналоговом формате данных. Обработчик сигнала ЭЭГ (модуль обработки сигнала ЭЭГ, устройство обработки сигнала ЭЭГ) 121 является вычислительным устройством (содержащим, по крайней мере, один процессор и/или контроллер), осуществляющим обработку сигнала (сигналов) ЭЭГ, получаемого от устройства регистрации сигнала ЭЭГ 111. и передает обработанный сигнал ЭЭГ, в частности, результаты обработки сигнала ЭЭГ, в связанный с ним модуль-решатель (устройство-решатель) 141. Модуль-решатель 141 осуществляет выработку управляющих команд (команд управления), передаваемых таким модулем-решателем 141, по крайней мере, на одно исполняющее устройство 191. Модуль-решатель содержит интерфейс для подключения источника сигналов, в частности, обработчика сигналов ЭЭГ 121, и интерфейс для подключения исполняющего устройства 191. Также модуль-решатель содержит логический блок, который в соответствии со значением амплитуды спектральных компонент P(a,b) формирует команду управления, подаваемую на исполняющее устройство 191, как описано в рамках настоящего изобретения.

Устройство регистрации сигнала ЭЭГ 111 регистрирует ЭЭГ путем определения активности головного мозга пользователя 101 обработчиком сигнала ЭЭГ (средством обработки данных сигналов ЭЭГ) 121 по результатам регистрации сигналов ЭЭГ с мозга пользователя 101. Упомянутые сигналы ЭЭГ могут изменять свои параметры (например, спектр сигнала) и являются специфической реакцией мозга пользователя, соответствующей намерениям пользователя управлять различными устройствами посредством формирования управляющих команд модулем-решателем 141.

Исполняющее устройство (исполнительное устройство, управляемый механизм, управляемое устройство) 191 связано с модулем-решателем 141 и позволяет управлять различными устройствами или само является таким управляемым устройством. Описываемый способ и система позволяют пользователю управлять различными устройствами, в частности, по крайней мере, одним исполняющим устройством 191. Таким исполняющим устройством 191 может являться электронный выключатель освещения, электромагнитное реле, электромотор. Также исполняющим устройством 191 может являться персональный компьютер или его модуль, или периферийное устройство. Пользователь может управлять исполняющим устройством 191, например, включая или выключая его. Так, например, пользователь может включать или выключать персональный компьютер, например, когда у пользователя при закрытии глаз появляется альфа-ритм, то компьютер выключается или отключается звук. Таким образом, появление регистрируемого альфа-ритма может быть обработано средствами описываемой системы и связано, по крайней мере, с одним действием исполняющего устройства, в частности, реализованным командой, программным кодом и т.д. Модуль-решатель 141 анализирует сигнал с выхода обработчика сигнала ЭЭГ 121 и формирует соответствующий сигнал (команду) управления для исполняющего устройства 191. Так, например, модуль-решатель 141 ожидает данные от обработчика сигнала ЭЭГ 121 со значением, превышающим заложенный в него порог. Как только данное значение получено модулем-решателем 141, формируется команда управления (например, байт данных или формируется высокий логический сигнал), которая передается на исполняющее устройство 191 и должна быть интерпретируема им. Упомянутые контроль и управление осуществляются пользователем с помощью, по крайней мере, одного исполнительного устройства, через устройство регистрации сигнала ЭЭГ 111. Упомянутые контроль и управление осуществляются исполнительным устройством 191 посредством использования в таких исполнительных устройствах, по крайней мере, одной (управляющей) микросхемы, микрокомпьютера, микропроцессора. В процессе обработки данных обработчик сигнала ЭЭГ формирует управляющие команды (или управляющие программы, инструкции, значения и т.д.), по крайней мере, для одного исполняющего устройства 191. Управляющие команды позволяют управлять, по крайней мере, одним исполняющим устройством 191, например, включать или выключать такое устройство, изменять значения на таком устройстве, например, осуществлять поворот устройства вокруг оси, перемещать в пространстве и т.д., например, включать систему кондиционирования в салоне автомобиля, управлять различными манипуляторами, протезами, бытовой техникой, транспортными средствами и т.д.

Регистрируемый с помощью устройства регистрации ЭЭГ 111 сигнал передается в обработчик сигнала ЭЭГ 121 для выделения требуемых для анализа спектральных компонент сигнала ЭЭГ. В обработчике сигнала ЭЭГ 121 модулем выделения частот 131 осуществляется подавление всех частот полученного сигнала ЭЭГ, которые лежат вне выбранных (предварительно заданных) диапазонов частот, для чего, в частном случае, осуществляется фильтрация полученного сигнала ЭЭГ с использованием фильтров. В частном случае модуль выделения частот является частотным селектором. Выбор упомянутых диапазонов частот и числа таких диапазонов частот осуществляется оператором и зависит от того, какие ритмы мозга пользователя 101 требуется выделить. Так, например, если требуется выделить альфа-ритм, то обработчик сигнала ЭЭГ 121 с использованием модуля выделения частот 131 выделяет требуемые диапазоны частот из сигнала, в частности, один диапазон частот, в частности, в пределах (в полосе частот) 8-14 Гц. Если требуется выделить бета-ритм – выделяется один диапазон частот, в частности, в пределах 15-30 Гц. Если требуется одновременно отслеживать альфа- и бета-ритмы, выделяется два частотных диапазона: 8-14 Гц и 15-30 Гц.

Упомянутые фильтры могут быть цифровыми фильтрами, аналоговыми фильтрами или быть их комбинацией (цифровыми и аналоговыми фильтрами). Так, например, упомянутые фильтры могут являться программным компонентом, выполняемым на компьютере (исполняемым компьютером), цифровым устройством или аналоговым устройством или комбинированным устройством, причем такое устройство может являться частью другого вычислительного устройства, в том числе, компьютера. Упомянутые фильтры позволяют повысить (в частности, для нормальных условий) помехозащищенность регистрируемого сигнала ЭЭГ путем удаления ("отрезания") всех частот, не соответствующих альфа-ритму и бета-ритму, поскольку эти сигналы имеют частоты ниже 30 Гц, а в частном случае, большинство электромагнитных помех обычно лежат в более высокочастотной области, например, на 50Гц, от электросети. Таким образом, регистрируемый и обработанный сигнал ЭЭГ имеет лучшее качество, что позволяет более точно формировать управляющие команды и обеспечивает пользователю 101 наглядность при наблюдении “веретён” (специфических форм сигнала) альфа-ритма. Менее зашумленный и более четко выраженный сигнал ЭЭГ, в частности, альфа-линии, позволяет более точно рассчитывать величину сигнала на спектре, а, следовательно, более точно вырабатывать (формировать) управляющие команды.

В случае альфа-ритма регистрация ЭЭГ осуществляется обычно с затылочной области головы пользователя (где обычно альфа- выражена лучше всего). Пользователь закрывает глаза по команде (оператора, воспроизводимой на мониторе и т.д.) и расслабляется, при этом регистрируется увеличение спектральных компонент в спектре сигнала ЭЭГ в диапазоне 8-14 Гц. Степень увеличения зависит от индивидуальных особенностей пользователя.

Обычно, бета-ритм лучше всего регистрируется на лобных долях. С учетом того, что бета-ритм лучше всего регистрируется в лобных долях, соответственно, регистрацию целесообразно осуществлять посредством размещения электродов в областях зон AF, F, FC согласно системе (классификации) размещения электродов. Пользователю предлагается решить в уме какую-нибудь задачу, например, перемножить в уме два трехзначных числа. В частном случае, ответ пользователя не важен, т.е. не важно, верен ответ или нет, поскольку важным является необходимость пользователю сильно умственно напрячься, при этом наблюдается увеличение амплитуды спектральных компонент в диапазоне 15-30 Гц.

Выбор порогового значения, что более подробно описано далее, связан с максимальной регистрируемой амплитудой ритма (альфа- или бета-), которую может получить человек в данных условиях (при данном расположении электродов, качестве контакта между электродами и кожей, индивидуальных особенностях пользователя и т.д.). В частном случае может осуществляться управление устройствами пользователем с использованием одновременной регистрации и обработки альфа- и бета-ритмов, в частности для повышения точности управления исполняющими устройствами регистрации и обработки сигналов и снижения (вплоть до исключения) ошибок в регистрации и обработке сигналов и управлении исполняющими устройствами. Так, например, для повышения точности, если у пользователя регистрируется низкий уровень сигнала альфа, но высокая бета (высокая концентрация) – то системой формируется команда управления «1», но если пользователь спокойно сидит (низкая альфа и низкая бета) – ничего не происходит (формируется команда «0»).

Также система, примерный вариант которой показан на ФИГ. 1, может дополнительно включать сенсоры для считывания других (помимо сигналов головного мозга пользователя) биосигналов и сенсоры, регистрирующие нефизиологические параметры.

Так, сенсорами регистрации (других) биосигналов могут являться, например, сенсор (регистрации) электромиограммы, сенсор кожно-гальванической реакции. Сенсор электромиограммы регистрирует амплитуду электрического сигнала, возникающего при напряжении мышцы пользователя. При напряжении и расслаблении пользователем, например, руки, осуществляется формирование сигнала управления исполняющим устройством как "1" и "0". Сигналы, регистрируемые сенсором (регистрации) электромиограммы, обрабатываются и используются совместно с регистрируемыми и обрабатываемыми сигналами головного мозга пользователя (как описано в рамках настоящего изобретения). Так, например, если регистрируется и обрабатывается бета-ритм (и/или альфа-ритм), как описано в настоящем изобретении, и зарегистрировано напряжение руки пользователя, то осуществляется формирование команды управления. В частном случае, если ритм зарегистрирован, а напряжение мышц - нет, то команда управления не формируется и если ритм не зарегистрирован, а напряжение мышц - зарегистрировано, то команда управления не формируется. В общем случае формирование команды осуществляется хотя бы по одному из ритмов даже при отсутствии регистрации напряжения мышц пользователя. Сенсор кожно-гальванической реакции (кожное сопротивление) позволяет регистрировать реакцию пользователя, например, если пользователь занервничал – на поверхности кожи выступил пот – сопротивление поверхности кожи упало, что приводит к формированию управляющей команды, в частности, команды управления «1». Сенсорами, регистрирующими нефизиологические параметры, могут являться, например, акселерометр, гироскоп и т.д. Так, регистрируемые акселерометром и обрабатываемые значения в комбинации с регистрируемыми и обрабатываемыми сигналами ЭЭГ могут использоваться для формирования управляющих команд. Так, например, направлением наклона акселерометра может задаваться направление движения (например, автомобиля), а регистрируемые (и обрабатываемые) значения бета-ритма используются для формирования команды начала движения (аналог педали "газ" в автомобиле). Регистрируемые гироскопом и обрабатываемые значения в комбинации с регистрируемыми и обрабатываемыми сигналами ЭЭГ могут использоваться для формирования управляющих команд. Так, например, направлением поворота гироскопа с формированием управляющих команд может задаваться направление движения (например, автомобиля), а регистрируемые (и обрабатываемые) значения бета-ритма используются для формирования команды начала движения.

На ФИГ. 2 показан примерный вариант осуществления настоящего изобретения.

В рамках описания настоящего изобретения приведен вариант осуществления настоящего изобретения на примере управления устройствами с использованием обработки одного выделяемого частотного диапазона, хотя стоит отметить, что изобретение может быть осуществлено с выделением и обработкой нескольких частотных диапазонов, причем выбор таких диапазонов частот для выделения и выбор количества таких диапазонов частот осуществляется оператором и зависит от необходимости использования тех или иных ритмов мозга пользователя 101.

Обозначим заранее заданную меньшую (нижнюю), по отношению к большей частоте b, частоту диапазона через a, а большую (верхнюю), по отношению к меньшей частоте a, частоту – через b.

В шаге 212 устройство регистрации сигнала ЭЭГ 111 обеспечивает (в частности, осуществляет) считывание сигнала ЭЭГ (с использованием датчиков) мозга пользователя 101 и осуществляет его преобразование в цифровой формат (если сигнал ЭЭГ был считан в аналоговом формате), т.е. осуществляет оцифровку, с частотой дискретизации fd, где fd больше либо равно b, умноженной на два (fd 2*b) по теореме Котельникова.

Далее в шаге 222 (ФИГ. 2) модулем выделения частот 131 осуществляется разложение сигнала в спектр. Так, например, разложение сигнала в спектр может осуществляться с использованием прямого преобразования Фурье. Так, для преобразования Фурье осуществляется запись (в том числе оцифровка) сигнала ЭЭГ заданной длительности, например, регистрация и преобразование сигнала в цифровой формат в течение 20 секунд. Затем осуществляется прямое преобразование Фурье, т.е. на основании этих записанных значений сигнала ЭЭГ рассчитывается спектр сигнала: набор (в частности, массив) частот и их амплитуд. Разложение сигнала в спектр может осуществляться только для требуемых (заранее заданных), в частности, интересующих, спектральных компонент (в диапазоне [a, b]) или в некотором диапазоне частот, из которого выделяется модулем выделения частот 131 требуемый (спектральный) диапазон [a, b]. Альфа-ритму соответствуют спектральные компоненты в диапазоне 8-14 Гц, а бета-ритму спектральные компоненты, находящиеся в диапазоне 15-30 Гц.

Модуль выделения частот 131 осуществляет выделение из электроэнцефалограммы параметров, по крайней мере, одной компоненты потенциалов (в том числе вызванных).

В шаге 232 модуль выделения частот 131 формирует на выходе, по крайней мере, один параметр, по крайней мере, одной компоненты вызванных потенциалов в цифровом виде, в частности, осуществляется вычисление спектральной мощности (сигнала) P(a, b). Так, в частном случае, одним из упомянутых параметров ЭЭГ является спектральная мощность P(a, b) в интересующем частотном диапазоне (альфа или бета-ритма). Таким образом, модуль выделения частот 131 выделяет интересующий (заранее заданный) спектральный диапазон [a, b], состоящий из n дискретных частотных компонент fn, где fn - амплитуда n-й спектральной компоненты. Далее модуль выделения частот 131 вычисляет спектральную мощность P(a, b), путем суммирования этих компонент fn:

.

Для получения приведенного выше разложения в ряд может использоваться, например, дискретное по времени преобразование Фурье.

Стоит отметить, что приведенное выше вычисление спектральной мощности приведено для оцифрованного (прошедшего дискретизацию) сигнала, хотя в случае обработки аналогового сигнала вычисление спектральной мощности P(a, b) может осуществляться как:

,

где f(x) – амплитуда спектральной компоненты сигнала на частоте x.

Также, для вычисления спектральной мощности может использоваться вейвлет-преобразование, в частности, дискретное вейвлет-преобразование, в котором вейвлеты представлены дискретными сигналами (выборками), в том числе с прореживанием сигналов, с использованием фильтров типа «top-hat» в частотной области и т.д. Также могут использоваться другие преобразования, в том числе преобразования, являющиеся альтернативами преобразованию Фурье, в том числе с использованием структуры Вандермонда.

Модуль выделения частот 131 может использовать нейросети для формирования управляющих команд. Так, например, нейросеть может быть обучена регистрировать альфа-ритм и бета-ритм, соответственно вычисление значения P(a, b) может осуществляться не путем суммирования спектральных компонент, например, из преобразования Фурье, а путем получения результата оценки величины альфа- (или бета-)ритма с помощью нейросети.

Далее, вычисленное значение мощности P(a, b) подается обработчиком сигнала ЭЭГ 121 в модуль-решатель 141, который в шаге 242 осуществляет сравнение вычисленного значения мощности P(a, b) с заданным (оператором) пороговым значением (пороговыми значениями) и в шаге 252 осуществляет формирование команды управления в зависимости от величины P(a, b). В шаге 262 модуль-решатель 141 передает команду управления (управляющую команду) в исполняющее устройство 191. Модуль-решатель 141 может быть выполнен программным или программно-аппаратным способом, например, может являться программным обеспечением или устройством, причем модуль-решатель 141 может быть отдельным устройством или являться частью обработчика сигнала ЭЭГ 121 или исполняющего устройства 191.

После шага 262 осуществляется возврат к шагу 212, т.е. показанный на ФИГ. 2 процесс циклически повторяется.

Команды управления для исполняющих устройств (191) могут формироваться, по крайней мере, двумя способами (могут быть осуществлены в двух вариантах), что более подробно описано далее.

Описываемое изобретение также включает процесс настройки, в частности, процесс калибровки, примерный вариант осуществления которой описан далее на примере альфа-ритма, хотя, стоит отметить, что такой же подход применяется для калибровки в случае бета-ритма.

К пользователю подключается устройство регистрации сигнала ЭЭГ 111. Оператор просит пользователя 101 (команды оператора) закрыть глаза, расслабиться. Также, пользователю 101 могут воспроизводиться записанные команды оператора на экране монитора, например, в виде текста, посредством воспроизведения аудиозаписи и т.д. Обработчик сигнала ЭЭГ 121 осуществляет расчет амплитуды мощности альфа-ритма, в частности, циклически, причем временная длина выборки для анализа может варьироваться, на практике часто составляет пять-десять секунд (в частном случае может составлять три-четыре секунды). Процедура калибровки обычно занимает около пяти минут (в частном случае от полутора до двух минут): если у пользователя 101 регистрируется альфа-ритм, то этого времени достаточно, чтобы набрать статистику, например, в 30-40 значений мощности альфа-ритма P(a,b), из которых выбирается максимальное значение Pmax (545, ФИГ. 5), где Pmax - максимум из всех накопленных значений P(a,b). Величина порога (порогового значения («ПОРОГ»)) не должна превышать значения упомянутого Pmax. В частном случае, чем ниже величина порога, тем быстрее величина мощности альфа-ритма достигнет Порогового значения, но при этом будет и больше ложных срабатываний (от шумов, наводок различной природы: электрической, шевеление проводов и т.п.), например, когда в процессе управления (исполняющим) устройством случается условие P(a,b) > ПОРОГ, вызванное любой причиной, отличной от повышения амплитуды интересующего ритма. Если величина порога будет задана слишком большой (достижение которой будет трудновыполнимым для пользователя) – достижение порога будет очень долгим, но менее подверженным к помехам (будет происходить меньше ситуаций, когда P(a,b)>Порог по причинам, отличным от повышения P(a,b) интересующего ритма). Так, например, если порог (срабатывания) равен 0.36, а максимально достижимое значение P(a,b) для данного пользователя равно 0.35, то в этом случае срабатывания не произойдет. Если P(a,b) пользователя равно 0.37 – срабатывание может произойти, но процесс его достижения может быть долгим (Порог выбирается, в том числе, в зависимости от максимального значения P(a,b), которое достижимо для пользователя).

Как правило, процедура калибровки системы проводится при каждом новом использовании системы (или, по крайней мере, одной ее составной части), поскольку величина сигнала зависит от свойств контакта между электродом (электродами) устройства регистрации сигнала ЭЭГ 111 и кожей (головы) пользователя 101, степени ее сухости, внешних шумов, а в случае альфа-ритма – даже того, насколько пользователь 101 выспался (в частности, была замечена закономерность, что когда пользователь плохо высыпается, у него хуже активируется альфа-ритм, соответственно, необходимо снижать Пороговое значение (Порог)).

Такая описанная выше калибровка может осуществляться как для альфа-ритма, так и для калибровки на бета-ритме, однако в этом случае пользователю 101 необходимо сконцентрироваться (например, в уме решать, какую-либо предложенную оператором задачу), а не расслабляться. Так, например, такими задачами могут являться задание пользователю включить телевизор или прочую технику (освещение, кондиционер): пользователь находится в бодром состоянии, прилагает некоторое умственное усилие (например, пытается сконцентрироваться, например, перемножить два многозначных числа) и получает результат.

В случае альфа-ритма для его активации и управления устройствами пользователю предлагаются задания на расслабление.

Описанная выше калибровка осуществляется автоматически, по крайней мере, одним вычислительным устройством, в том числе устройством регистрации сигнала ЭЭГ 111, и/или обработчиком сигнала ЭЭГ и т.д. Так, например, запуск процедуры калибровки может осуществляться по нажатию на какую-либо кнопку (реализованную программно и/или аппаратно), после этого начнется накопление амплитуд ритма и по истечению времени анализа система автоматически выберет максимальное значение амплитуды, по крайней мере, для одного ритма, например, альфа- и/или бета-ритма.

На ФИГ. 3 показана блок-схема примерного варианта способа формирования триггерной команды управления со сравнением P(a,b) с пороговым значением с помощью сигнала ЭЭГ.

Оператор в обработчике сигнала ЭЭГ 121, например, с использованием интерфейса пользователя, такого, как графический интерфейс пользователя, задает пороговое значение («ПОРОГ»), значение которого выбирается не превышающим значения Pmax (Pмакс), причем Pmax - максимально достижимое значение спектральной мощности выделенного требуемого спектрального диапазона, также, значение Pmax может быть вычислено по результатам процедуры калибровки описываемой системы.

В шаге 323, если значение вычисленной спектральной мощности выделенного требуемого спектрального диапазона меньше заданного порогового значения (величина P(a, b) < ПОРОГ), то модулем-решателем 141 в шаге 343 на выходе формируется одна заранее заданная оператором в модуле-решателе 141 команда управления «КОМАНДА0» (например, логический ноль). В частном случае, модулем-решателем 141 (в частности, контроллером или процессором с использованием программного обеспечения) выбирается одна из команд управления, сохраненных оператором в памяти модуля-решателя 141, например, на устройстве хранения данных, включая оперативное запоминающее устройство и/или постоянное запоминающее устройство, например, жесткий диск, флеш-память и т.д. Модуль-решатель 141 содержит один из известных интерфейсов, например, цифровой интерфейс, в частности, UART, SPI, I2C и т.д., для передачи управляющих команд, формируемых в одном из известных цифровых форматов передачи данных, или аналоговый интерфейс для передачи управляющих команд, формируемых в одном из известных аналоговых форматов передачи данных. Управляющие команды, пересылаемые по упомянутому интерфейсу (например, это могут быть цифровые посылки, соответствующие формированию команд КОМАНДА0 (например, в виде байта 0b00000000) и КОМАНДА1 (например, в виде байта 0b00000001)) модулем-решателем 141, выбираются с тем расчетом, чтобы они могли интерпретироваться исполняющим устройством (в соответствии с требуемым результатом).

Если в шаге 323 было установлено (вычислено) модулем-решателем 141, что значение вычисленной спектральной мощности выделенного требуемого спектрального диапазона больше либо равно заданного порогового значения (величина P(a, b) >= ПОРОГ), то модулем-решателем 141 в шаге 333 на выходе (модуля-решателя 141) формируется другая заранее заданная оператором в модуле-решателе 141 команда управления «КОМАНДА1» (например, логическая единица).

Команда управления передается модулем-решателем 141 на исполняющее устройство 191, которое в зависимости от получаемой команды формирует соответствующее управляющее воздействие. Примером такого исполняющего устройства 191 может являться электромагнитное реле, которое включается при подаче на него электрического напряжения, достаточного для его срабатывания («КОМАНДА1»), в противном случае на электромагнитное реле подается «КОМАНДА0» (например, напряжение на электромагнитном реле отсутствует или же недостаточно для его срабатывания) – электромагнитное реле отключается.

На ФИГ. 4 показана блок-схема примерного варианта способа формирования пропорциональной команды управления с помощью сигнала ЭЭГ со сравнением P(a,b) с заранее заданными пороговыми значениями.

В данном варианте управления оператором задается набор из k пороговых значений ПОРОГi (ПОРОГi упорядочены по возрастанию, i является целым неотрицательным числом, принимающим значения от 0 до k включительно: i = 0, 1, 2….k). Значения ПОРОГi выбираются в диапазоне между нулем и максимально достижимым пользователем значением P(a,b), равным Pmax. Значения порогов могут быть вычислены и выбраны в процессе калибровки системы, реализующей настоящее изобретение, как описано в рамках настоящего изобретения. Так, например, пользователю предъявляются задания (на расслабление или умственное напряжение), которые выполняет пользователь, и осуществляется вычисление спектральной мощности сигнала P(a,b), по крайней мере, для одного ритма, в частности, вычисляется максимальное значение (Pmax) из всех накопленных значений спектральных компонент P(a,b) за предустановленный промежуток времени. Значения величин порогов не превышают значения упомянутого Pmax. Так, например, если выбрано четыре значения порогов, то первое значение порога может быть выбрано равным нулевому значению мощности сигнала ритма, а остальные, в частном случае, могут быть равномерно распределены от этого первого значения порога до максимального значения. Число порогов (градаций) выбирается исходя из требуемого числа команд управления. Число команд управления, как правило, задается оператором вручную, например, при создании системы, при внесении изменений в систему, в том числе в программную и/или аппаратную ее часть, а также при изменении функциональных характеристик, по крайней мере, одной части системы, например, исполняющих устройств. Выбор числа порогов, в общем случае, зависит от числа требуемых пользователю команд, что зависит от решаемой задачи: например, если у вентилятора 3 скорости, таким образом, нужно, как минимум, 3 порога для регулирования скорости и еще один для возможности его отключения и т.д.

После вычисления в шаге 232 значения P(a,b) осуществляется определение наибольшего номера порога i (обозначим его как imax) в шаге 428, для которого еще будет справедливо неравенство: P(a,b) >= ПОРОГi (например, если рассчитанное значение P(a,b) находится между порогами ПОРОГ2 и ПОРОГ3 (см. ФИГ. 5), то условие P(a,b) >= ПОРОГi будет одновременно справедливо для ПОРОГ1 и ПОРОГ2, соответственно наибольшим номером порога imax, удовлетворяющим указанному неравенству, будет i, равное 2), после чего модулем-решателем 141 в шаге 434 на выходе (модуля-решателя 141) осуществляется формирование команды КОМАНДАi=imax.

Управляющая команда («КОМАНДАi=imax») передается на исполняющее устройство 191, которое в зависимости от получаемой команды формирует соответствующее управляющее воздействие.

Примерный вариант формирования пропорциональных команд управления показан на ФИГ. 5.

Так, может быть задано несколько значений порогов, например, «ПОРОГ0» (505, ФИГ. 5), «ПОРОГ1» (515, ФИГ. 5), «ПОРОГ2» (525, ФИГ. 5), «ПОРОГ3» (535, ФИГ. 5) и т.д. в зависимости от необходимого количества порогов и команд, принимаемых исполняющим устройством и «Pmax» (545, ФИГ. 5) Если значение величины P(a, b) лежит в диапазоне от значения «ПОРОГ0» (505, ФИГ. 5) до значения «ПОРОГ1» (515, ФИГ. 5), то формируется и отправляется «КОМАНДА0»; если значение величины P(a, b) лежит в диапазоне от значения «ПОРОГ1» (515, ФИГ. 5) до значения «ПОРОГ2» (525, ФИГ. 5), то формируется и отправляется «КОМАНДА1»;

если значение величины P(a, b) лежит в диапазоне от значения «ПОРОГ2» (525, ФИГ. 5) до значения «ПОРОГ3» (535, ФИГ. 5), то формируется и отправляется «КОМАНДА2; если значение величины P(a, b) лежит в диапазоне от значения «ПОРОГ3» (535, ФИГ. 5) до Pmax (545, ФИГ. 5), то формируется и отправляется «КОМАНДА3».

По мере увеличения величины P(a,b) модулем-решателем 141 осуществляется последовательное формирование команд управления «КОМАНДАi», которые могут формировать, например, пропорциональный набор управляющих воздействий.

Так, если задано, что при увеличении P(a,b) осуществляется постепенная активация различных команд управления, тогда, например, если эти команды управления сформированы (следуют) так, что постепенный рост P(a,b) приводит к постепенному росту управляемой величины, то осуществляется пропорциональное управление: чем выше значение P(a,b), тем выше значение управляемой величины (например, увеличивается яркость лампочки, увеличиваются обороты мотора и пр.).

И, наоборот, если задано, что при уменьшении P(a,b) осуществляется постепенная активация различных команд управления, то, например, если эти команды управления сформированы (следуют) так, что постепенное уменьшение P(a,b) приводит к постепенному уменьшению управляемой величины, то также осуществляется пропорциональное управление: чем ниже значение P(a,b), тем ниже значение управляемой величины (например, уменьшается яркость лампочки, уменьшаются обороты мотора и пр.).

Таким образом, конкретная реализация пропорционального управления может быть реализована путем формирования требуемого следования команд управления при повышении (или уменьшении) величины P(a,b).

Изменив описанный выше порядок следования команд управления, может осуществляться обратно-пропорциональное управление.

На ФИГ. 5 показан примерный вариант формирования пропорциональных команд управления для порогов (значение которых (порогов) задается оператором, в частности), выбранных в процессе настройки системы (в том числе в зависимости от возможностей пользователя, мощности регистрируемых сигналов и т.д.), а количество задается в зависимости от количества команд, необходимых для управления исполняющим устройством 191 и принимаемых таким устройством.

На ФИГ. 6 показан примерный вариант схемы установки порогов при пропорциональном управлении, в частности, при управлении устройствами с помощью выделенного альфа-ритма сигнала ЭЭГ с формированием пропорциональной команды управления.

В качестве примера может быть рассмотрен процесс пропорционального управления с помощью альфа-ритма сигнала ЭЭГ поворотным механизмом, реализованным, например, сервоприводом. В качестве иллюстративного варианта рассмотрим сервопривод с диапазоном углов поворота сервопривода в диапазоне от 0 градусов до 180 градусов с дискретностью 45 градусов. Таким образом, возможные значения угла поворота сервопривода следующие: 0 градусов, 45 градусов, 90 градусов, 135 градусов, 180 градусов. Пусть диапазон возможных значений P(a,b) лежит в пределах отрезка значений [0, Pmax] (как показано на ФИГ. 5).

Пусть угол поворота сервопривода в 0 градусов соответствует значениям P(a, b), лежащим в диапазоне от нуля до значения ПОРОГ1 (615), угол поворота сервопривода в 45 градусов соответствует значениям P(a, b), лежащим в диапазоне от значения ПОРОГ1 (615) до значения ПОРОГ2 (625), угол поворота сервопривода в 90 градусов соответствует значениям P(a, b), лежащим в диапазоне от значения ПОРОГ2 (625) до значения ПОРОГ3 (635), угол поворота сервопривода в 180 градусов соответствует значениям P(a, b), лежащим в диапазоне от значения ПОРОГ3 (635) до значения Pmax (545). При превышении P(a, b) порога ПОРОГ1 (615), формируется команда управления КОМАНДА1. При превышении P(a, b) последующих порогов ПОРОГ2 (625), ПОРОГ3 (635), аналогично происходит формирование команд управления КОМАНДА2, КОМАНДА3 соответственно. В частном случае, при превышении P(a, b) значения следующего порога и формировании следующей команды управления предыдущая команда управления более не формируется. Таким образом, пропорциональный рост величины амплитуды спектральной компоненты P(a, b) приводит к пропорциональному углу поворота сервопривода.

В частном случае, описываемое изобретение позволяет регистрировать электрическую, в частности, биоэлектрическую, активность мозга пользователя 101 и наглядно иллюстрировать (био)электрическую активность мозга пользователя 101, например, ритмы работы головного мозга, осуществлять и визуализировать частотные преобразования числовых данных и частотную фильтрацию сигнала и их применение, выработку управляющих сигналов для исполняющих устройств (191) на основе регистрируемых и обработанных данных, включая программирование исполняющих устройств (191).

В частном случае, предлагаемое изобретение позволяет осуществлять программирование микроконтроллеров исполняющих (управляемых) устройств. Так, осуществляется определение логики работы исполняющего устройства по факту получения им определенной команды управления (управляющей команды). Микроконтроллер является частным случаем, т.к., например, если осуществляется формирование электрического сигнала логической единицы (при триггерном управлении), то его уже может быть достаточно, чтобы зажечь лампочку, вращать мотор и т.д. Упомянутая логика работы исполняющего устройства формируется внутри исполняющего устройства, которая создается на этапе формирования системы или известна из документации на такое исполняющее устройство. Так, например, такая логика известна при построении системы, т.е. заранее известен протокол общения с данным устройством. На основании этого знания осуществляется формирование осознанных команд, передаваемых на исполняющее устройство. Так, если известно, что при подаче «КОМАНДА1» на привод ворот ворота должны открываться, при подаче «КОМАНДА0» - закрываться, а при подаче «КОМАНДА2» - должно срабатывать запирающее устройство ворот, то должны формироваться такие три команды управления, чтобы они были адекватно восприняты управляющим устройством, т.е. должны быть сформированы в формате, принимаемом на вход таким исполняющим устройством.

В частном случае, предлагаемое изобретение может быть упрощено до одного отведения и частотный спектр сужен до частот альфа- или бета- ритмов головного мозга (8-14 Гц (в частном случае, 7-12 Гц) или 15-30 Гц (в частном случае 12-30 Гц) соответственно). Это даёт большую наглядность материала для неподготовленного пользователя, т.к. вместо нескольких кривых со сложносоставными сигналами визуализируется и наблюдается пользователем одна кривая, на которой хорошо различима специфическая форма сигнала - “веретёна”, соответствующие альфа-ритмам мозга, а также значительно улучшается помехозащищенность сигнала. И то и другое облегчает наблюдение альфа-линий пользователем и позволяет быстрее обрабатывать сигналы ЭЭГ головного мозга пользователя и быстрее и точнее формировать управляющие команды.

В частном случае сигналы ЭЭГ, регистрируемые устройством регистрации сигнала ЭЭГ 111, визуализируются на средстве визуализации (отображения) информации, например, мониторе (дисплее), связанном с обработчиком сигнала ЭЭГ.

В частном случае, возможность управлять устройством с помощью сигналов мозга увеличивает вовлеченность пользователей, обучающихся робототехнике и информатике, в процесс изучения ритмов мозга человека, в том числе - в наблюдение альфа- и бета-линий и условий их появления, а обучающихся биологии и медицине - в основы робототехники и программирования.

В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются примерами, которые не ограничивают объем настоящего изобретения, определенного формулой. Специалисту в данной области становится понятным, что могут существовать и другие варианты осуществления настоящего изобретения, согласующиеся с сущностью и объемом настоящего изобретения.

1. Способ управления устройствами посредством регистрации и обработки сигналов электроэнцефалограммы, в котором:

- средством регистрации сигнала электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с помощью связанных с ним датчиков регистрируют электрическую активность мозга с возможностью выделения альфа-ритма и бета-ритма головного мозга пользователя;

- аналогово-цифровым преобразователем средства регистрации сигнала ЭЭГ преобразуют полученный с датчиков сигнал ЭЭГ из аналогового формата данных в цифровой с частотой дискретизации (fd), где fd больше либо равна частоте верхней границы для соответствующего заданного диапазона частот, умноженной на два, причем задают диапазон частот для альфа-ритма головного мозга пользователя или диапазон частот для бета-ритма головного мозга пользователя, или диапазон частот для альфа-ритма головного мозга пользователя и диапазон частот для бета-ритма головного мозга пользователя посредством задания нижней границы диапазона частот (a) и верхней границы диапазона частот (b) для каждого из ритмов;

- средством регистрации сигнала ЭЭГ передают зарегистрированную активность мозга пользователя в виде сигналов ЭЭГ в аналоговом или цифровом формате данных в средство обработки сигналов ЭЭГ;

- модулем выделения частот средства обработки сигналов ЭЭГ осуществляют разложение сигнала ЭЭГ в спектр для заданных спектральных компонент в частотном диапазоне от a до b, состоящем из n дискретных частотных компонент (fn), где fn является амплитудой n-й спектральной компоненты, с выделением, по крайней мере, одного ритма головного мозга пользователя посредством удаления всех частот, заданных вне, по крайней мере, одного предустановленного диапазона частот для выделяемых ритмов мозга пользователя;

- модулем выделения частот вычисляют значение спектральной мощности посредством суммирования дискретных частотных компонент в случае оцифрованного сигнала либо посредством интегрирования спектральных компонент f(x) сигнала на частоте x в случае аналогового сигнала и передают вычисленное значение спектральной мощности в модуль-решатель;

- выбирают один из заданных типов формируемых команд управления, где типом формируемой команды является триггерная команда управления или пропорциональная команда управления;

- модулем-решателем сравнивают вычисленное значение спектральной мощности, по крайней мере, с одним заданным пороговым значением и формируют команду управления в зависимости от величины спектральной мощности, причем:

- при выбранной триггерной команде управления при значении вычисленной спектральной мощности меньше заданного порогового значения, формируют одну команду управления, а при значении вычисленной спектральной мощности больше заданного порогового значения формируют другую команду управления,

- при выбранной пропорциональной команде управления задают набор из пороговых значений, количество которых равно количеству управляющих команд, определяют номер (i) наибольшего порогового значения, достигнутого вычисленным значением спектральной мощности, и формируют i-ю команду управления;

- модулем-решателем передают команды управления в исполняющее устройство для ее выполнения исполняющим устройством.

2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что вычисление спектральной мощности (P(a, b)) осуществляется по формуле:

.

3. Способ по п. 2, характеризующийся тем, что для спектрального разложения при вычислении спектральной мощности используется дискретное по времени преобразование Фурье.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что предустановленный диапазон частот для альфа-ритма головного мозга пользователя задан в полосе частот от 8 Гц до 14 Гц, где 8 Гц является нижней границей диапазона частот, а 14 Гц - верхней границей диапазона частот, и предустановленный диапазон частот для бета-ритма головного мозга пользователя задан в полосе частот от 15 Гц до 30 Гц, где 15 Гц является нижней границей диапазона частот, а 30 Гц - верхней границей диапазона частот, и задают два предустановленных диапазона частот: от 8 Гц до 14 Гц и от 15 Гц до 30 Гц для выделения одновременно альфа-ритма и бета-ритма.

5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при вычислении спектральной мощности используется вейвлет-преобразование, включая дискретное вейвлет-преобразование, в котором вейвлеты представлены дискретными сигналами, с использованием фильтров в частотной области.

6. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что осуществляется калибровка, в процессе которой пользователю предъявляют задания, причем при осуществлении калибровки для альфа-ритма задания включают задания на расслабление, а при калибровке для бета-ритма задания включают задания, вызывающие умственное напряжение, причем обработчик сигнала ЭЭГ осуществляет расчет амплитуды мощности для каждого из ритмов циклически, где временная длина выборки для анализа равна заданному промежутку времени, и из рассчитанных значений мощности, в качестве калибровочного значения, для каждого из ритмов выбирается максимальное значение рассчитанной мощности.

7. Способ по п. 6, характеризующийся тем, что промежуток времени для анализа задается равным от пяти до десяти секунд.

8. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что передают управляющие команды модулем-решателем с использованием цифровых интерфейсов в модуле-решателе в цифровом формате передачи данных побайтно.

9. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при регистрации ЭЭГ для обработки альфа-ритма электроды размещаются в затылочной области головы пользователя, а при регистрации ЭЭГ для обработки бета-ритма электроды размещаются в лобных долях головы пользователя.

10. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что выделение ритмов головного мозга пользователя осуществляется частотными фильтрами, так что в процессе фильтрации сигналов для дальнейшей обработки выделяются только частоты, соответствующие альфа-ритму и/или бета-ритму.