会员体验
专利管家（专利管理）
工作空间（专利管理）
风险监控（情报监控）
数据分析（专利分析）
侵权分析（诉讼无效）
联系我们
交流群
官方交流：
QQ群： 891211   
微信请扫码    >>>
现在联系顾问~
首页 / 专利库 / 生物工程 / 脑机接口 / 一种基于Storm的P300实时分布式计算方法

一种基于Storm的P300实时分布式计算方法

阅读：139发布：2021-02-13

IPRDB可以提供一种基于Storm的P300实时分布式计算方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，主要包括以下步骤：首先，Storm中的Spout工作者实时地从前台接收原始的脑电信号数据块，重新封装后传给Bolt工作者；然后，Bolt工作者负责一系列的信号处理，通过并行计算提高数据处理的效率，在完成P300的分类工作后，选取出含有P300成分的EEG片段，并记录下其所对应的闪烁行列号；最后，通过Bolt工作者将记录下的行列号传回给前台，前台则根据传回的行列号确定反馈结果。P300 Speller脑机接口的性能改进需要引入各类算法，但脑机接口对反馈时间的要求限制了采用算法的范围。本发明能够让更多的算法以分布式计算的方式在P300 Speller脑机接口中发挥作用。，下面是一种基于Storm的P300实时分布式计算方法专利的具体信息内容。

1.一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：Storm中专门负责采集数据的Spout工作者实时从前台接收原始的脑电信号数据块，并整理成P300 EEG数据段传给Storm中的负责计算的Bolt作者进行并行计算；

步骤S2：Bolt工作者负责一系列的信号处理；同一职能的多个Bolt并行完成任务后把结果传递给下一个不同职能的多个Bolt进行下一步的并行计算；完成P300的分类工作后，选取出含有P300成分的EEG片段，并记录下其所对应的闪烁行列号；

步骤S3：通过Bolt工作者与前台建立的Socket连接，将含有P300成分的EEG数据段所对应的行列号传回给前台，前台根据传回的行列号确定反馈结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：Storm中专门负责采集数据的Spout工作者在初始化时建立与前台的Socket连接，该连接使两端通过流的形式来传输数据；

步骤S12：前台每次将一个采样块大小的数据块通过Socket连接传输给Spout工作者；

步骤S13：Spout工作者依据P300 EEG数据段的长度，维持一个按先进先出方式管理的数据容器；Spout工作者每次接收到数据块，先将流数据转换成浮点型，再将数据块插入到容器里，然后从容器里取出最新的一段P300 EEG数据段，转换成（key1,value1）的形式，key1表示相应的闪烁行列号，value1为该P300 EEG数据段，把（key1,value1）分发给ExtractBolt工作者。

3.根据权利要求1所述的一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，其特征在于，所述步骤S2中的所述Bolt工作者负责的一系列的信号处理包括：步骤S21：  ExtractBolt工作者在Storm启动时载入所需要的特征提取方法； ExtractBolt工作者接收Spout工作者传来的数据，进行特征提取；ExtractBolt工作者输出（key2,value2）形式的数据，其中key2表示相应的闪烁行列号，value2为由value1提取出的特征向量；ExtractBolt工作者将输出的（key2,value2）分发给ClassifyBolt工作者；

步骤S22：ClassifyBolt工作者在Storm启动时载入所需要的分类方法；ClassifyBolt工作者接收ExtractBolt工作者传来的数据，进行分类运算；ClassifyBolt工作者输出（key3,value3）形式的数据，其中key3表示相应的闪烁行列号，value3为分类运算的数值结果，代表着该数据段包含P300成分的可能性；ClassifyBolt工作者将输出的（key3,value3）传递给AverageBolt工作者；

步骤S23：AverageBolt工作者接收ClassifyBolt工作者传来的数据，把具有相同key3值的value3累加起来，并记录累加次数；当累加次数达到预设的条件时，针对每个key3值用累加值除以累加次数得到平均值；AverageBolt工作者输出（key4,value4）形式的数据，其中key4为闪烁行列号，value4为相应的均值；AverageBolt工作者将输出的（key4,value4）传递给SummarizeBolt工作者。

4.根据权利要求1所述的一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：SummarizeBolt工作者在其初始化时建立与前台的Socket连接，用于将结果传回前台；

步骤S32：SummarizeBolt工作者接收AverageBolt工作者传来的数据，依据key4代表行或列把数据分成两组，分别从两组中选出value4最大的那条数据，得到包含P300成分的行号和列号；

步骤S33：SummarizeBolt工作者将行列号结果记录下来，通过Socket连接传回给前台的应用模块，该模块则根据传回的行号和列号来确定给用户的反馈。

说明书全文

一种基于Storm的P300实时分布式计算方法

技术领域

[0001] 本发明属于认知神经科学领域与信息技术领域的结合应用，涉及P300 Speller脑机接口的计算机制，具体是一种基于Storm的P300实时分布式计算方法。

背景技术

[0002] 脑机接口是一种人机交互新技术，能够为运动功能缺失而脑功能完好的患者提供辅助生活能力，也能够拓展正常人的交流能力。P300 Speller是脑机接口的一种方式，其功能是通过分析用户的脑电信号，识别出用户所想要输出的字符，从而帮助用户与外界交流。目前P300 Speller 中的一系列处理都是基于串行计算的。当引入一些算法改进性能时，串行计算要求较长的计算时间，不利于脑机接口的及时响应，从而导致性能在另一方面下降。

发明内容

[0003] 有鉴于此，本发明的目的是针对P300 Speller类型的脑机接口提供一种基于Storm进行实时分布式计算的方法。该方法以分布式计算系统Storm为基础构建P300 Speller的并行计算机制，使得较复杂的算法也能实时地处理P300 Speller的数据，为引入各类算法改进P300 Speller脑机接口性能创造了条件。
[0004] 本发明采用以下方案实现：一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，具体包括以下步骤：步骤S1：Storm中专门负责采集数据的Spout实时从前台接收原始的脑电信号数据块，并整理成P300 EEG数据段传给Storm中的负责计算的Bolt进行并行计算；
步骤S2：Bolt负责一系列的信号处理；同一职能的多个Bolt并行完成任务后把结果传递给下一个不同职能的多个Bolt进行下一步的并行计算；完成P300的分类工作后，选取出含有P300成分的EEG片段，并记录下其所对应的闪烁行列号；
步骤S3：通过Bolt与前台建立的Socket连接，将含有P300成分的EEG数据段所对应的行列号传回给前台，前台根据传回的行列号确定反馈结果。
[0005] 进一步地，步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：Storm中专门负责采集数据的Spout工作者在初始化时建立与前台的Socket连接，该连接可以使两端通过流的形式来传输数据；
步骤S12：前台每次将一个采样块大小的数据块通过Socket连接传输给Spout工作者；
步骤S13：Spout工作者依据P300 EEG数据段的长度，维持一个按先进先出方式管理的数据容器；Spout工作者每次接收到数据块，先将流数据转换成浮点型，再将数据块插入到容器里，然后从容器里取出最新的一段P300 EEG数据段，转换成（key1,value1）的形式，key1表示相应的闪烁行列号，value1为该P300 EEG数据段，把（key1,value1）分发给ExtractBolt工作者。
[0006] 进一步地，所述步骤S2中的所述Bolt负责的一系列的信号处理包括：步骤S21： ExtractBolt工作者在Storm启动时载入所需要的特征提取方法； ExtractBolt工作者接收Spout工作者传来的数据，进行特征提取；ExtractBolt工作者输出（key2,value2）形式的数据，其中key2表示相应的闪烁行列号，value2为由value1提取出的特征向量；ExtractBolt工作者将输出的（key2,value2）分发给ClassifyBolt工作者；
步骤S22：ClassifyBolt工作者在Storm启动时载入所需要的分类方法；ClassifyBolt工作者接收ExtractBolt工作者传来的数据，进行分类运算；ClassifyBolt工作者输出（key3,value3）形式的数据，其中key3表示相应的闪烁行列号，value3为分类运算的数值结果，代表着该数据段包含P300成分的可能性；ClassifyBolt工作者将输出的（key3,value3）传递给AverageBolt工作者；
步骤S23：AverageBolt工作者接收ClassifyBolt工作者传来的数据，把具有相同key3值的value3累加起来，并记录累加次数；当累加次数达到预设的条件时，针对每个key3值用累加值除以累加次数得到平均值；AverageBolt工作者输出（key4,value4）形式的数据，其中key4为闪烁行列号，value4为相应的均值；AverageBolt工作者将输出的（key4,value4）传递给SummarizeBolt工作者。
[0007] 进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：SummarizeBolt工作者在其初始化时建立与前台的Socket连接，用于将结果传回前台；
步骤S32：SummarizeBolt工作者接收AverageBolt工作者传来的数据，依据key4代表行或列把数据分成两组，分别从两组中选出value4最大的那条数据，得到包含P300成分的行号和列号；
步骤S33：SummarizeBolt工作者将行列号结果记录下来，通过Socket连接传回给前台的应用模块，该模块则根据传回的行号和列号来确定给用户的反馈。
[0008] 较佳的，本发明改变了P300 Speller中传统的串行处理数据的计算机制，采用一种并行的计算方式处理数据，以此加快了计算速度，使得对反馈时间要求高的P300 Speller来说，可以使用一些精确度高但是时间复杂度的也高的算法。
[0009] 与现有技术相比，本发明以分布式计算系统Storm为基础构建P300 Speller的并行计算机制，使得较复杂的算法也能实时地处理P300 Speller的数据，为引入各类算法改进P300 Speller脑机接口性能创造了条件。

附图说明

[0010] 图1为本发明实施例的原理示意图。
[0011] 图2为本发明实施例以BCI2000软件作为前台实施例的总框架示意图。

具体实施方式

[0012] 下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
[0013] 本实施例提供一种基于Storm的P300实时分布式计算方法，如图1以及图2所示，包括以下步骤：步骤S1：Storm中专门负责采集数据的Spout工作者实时地从BCI2000软件中接收原始的脑电信号数据块，并整理成P300 EEG数据段传给Storm中的负责计算的Bolt工作者进行并行计算；
步骤S2：Bolt工作者负责一系列的信号处理；同一职能的多个Bolt并行完成任务后把结果传递给下一个不同职能的多个Bolt进行下一步的并行计算，并行计算提高数据处理的效率；完成P300的分类工作后，选取出含有P300成分的EEG片段，并记录下其所对应的闪烁行列号；
步骤S3：通过Bolt工作者与BCI2000软件建立的Socket连接，将含有P300成分的EEG数据段所对应的行列号传回给BCI2000，BCI2000则将根据传回的行列号确定反馈结果。
[0014] 在本实施例中，如图2所示，所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：Storm中专门负责采集数据的Spout工作者在初始化时建立与BCI2000的Socket连接，该连接可以使两端通过流的形式来传输数据；
步骤S12：BCI2000的SignalProcessing模块中的P3TemporalFilter部分，每次将一个采样块大小为blockSize的数据块通过Socket连接传输给Spout工作者；
步骤S13：Spout工作者依据P300 EEG数据段的长度length，维持一个按先进先出方式管理的数据容器；Spout工作者每次接收到数据块，先将流数据转换成浮点型，再将数据块插入到容器里，然后从容器里取出最新的一段P300 EEG数据段，转换成（key1,value1）的形式，key1表示相应的闪烁行列号，value1为该P300 EEG数据段，把（key1,value1）分发给ExtractBolt工作者。
[0015] 在本实施例中，如图2所示，所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21： ExtractBolt工作者在Storm启动时载入所需要的特征提取方法；
ExtractBolt工作者接收Spout工作者传来的数据，进行特征提取；ExtractBolt工作者输出（key2,value2）形式的数据，其中key2表示相应的闪烁行列号，value2为由value1提取出的特征向量；ExtractBolt工作者将输出的（key2,value2）分发给ClassifyBolt工作者；
步骤S22：ClassifyBolt工作者在Storm启动时载入所需要的分类方法；ClassifyBolt工作者接收ExtractBolt工作者传来的数据，进行分类运算；ClassifyBolt工作者输出（key3,value3）形式的数据，其中key3表示相应的闪烁行列号，value3为分类运算的数值结果，代表着该数据段包含P300成分的可能性；ClassifyBolt工作者将输出的（key3,value3）传递给AverageBolt工作者；
步骤S23：AverageBolt工作者接收ClassifyBolt工作者传来的数据，把具有相同key3值的value3累加起来，并记录累加次数；当累加次数达到预设的条件sequence时，针对每个key3值用累加值除以累加次数得到平均值；AverageBolt工作者输出（key4,value4）形式的数据，其中key4为闪烁行列号，value4为相应的均值；AverageBolt工作者将输出的（key4,value4）传递给SummarizeBolt工作者；
在本实施例中，如图2所示，所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：SummarizeBolt工作者在其初始化时建立与BCI2000的Socket连接，用于将结果传回BCI2000；
步骤S32：SummarizeBolt工作者接收AverageBolt工作者传来的数据，依据key4代表行或列把数据分成两组，分别从两组中选出value4最大的那条数据，得到包含P300成分的行号和列号；
步骤S33：SummarizeBolt工作者将行列号结果记录下来，通过Socket连接传回给BCI2000的Application模块，该模块则根据传回的行号和列号来确定给用户的反馈。
[0016] 在本发明实施例中，对于参数blockSize，length，sequence可按如下设定：blockSize=40,length=800,sequence=15。
[0017] 在本发明实施例中，如图2所示，对于ExtractBolt工作者所采用的特征提取方法以小波分析特征提取方法为例，并命名为WaveletExtractBolt；对于ClassifyBolt工作者所采用的分类算法以SVM算法为例，并命名为SvmClassifyBolt。
[0018] 较佳的，本实施例改变了P300 Speller中传统的串行处理数据的计算机制，采用一种并行的计算方式处理数据，以此加快了计算速度，使得对反馈时间要求高的P300 Speller来说，可以使用一些精确度高但是时间复杂度的也高的算法。
[0019] 以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
相关专利内容
标题 发布/更新时间 阅读量
一种脑机接口系统-专利编号CN106843509B 2020-05-13 562
一种脑机接口方法-专利编号CN108319367A 2020-05-14 568
一种多态脑机接口系统-专利编号CN106909226A 2020-05-15 698
一种脑机接口系统-专利编号CN106843509A 2020-05-15 359
脑机接口系统及方法-专利编号CN102985002B 2020-05-11 378
一种机器人及脑机接口-专利编号CN103529938A 2020-05-11 516
脑机接口家电遥控装置-专利编号CN100353390C 2020-05-12 426
脑机接口家电遥控装置-专利编号CN1710621A 2020-05-12 579
用于脑机接口的系统-专利编号CN106062669B 2020-05-13 1089
一种脑机接口通信装置-专利编号CN108498093A 2020-05-14 286
高效检索全球专利

IPRDB是专利检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。

我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，专利查询、专利分析。

电话：13651749426

侵权分析

IPRDB的侵权分析产品是IPRDB结合多位一线专利维权律师和专利侵权分析师的智慧，开发出来的一款特色产品，也是市面上唯一一款帮助企业研发人员、科研工作者、专利律师、专利分析师快速定位侵权分析的产品，极大的减少了用户重复工作量，提升工作效率，降低无效或侵权分析的准入门槛。

立即试用

脑机接口热门专利
热门文章

IPRDB

最新中国发明专利 最新美国发明专利 技术领域 专利库 专利分类库 国际专利分类库

热门服务

会员版试用 API 数据接口 找代理 知嘟嘟专利交易 排行榜 大学排行榜 专利百科

关于我们

平台介绍 战略合作 网站地图

友情链接

知嘟嘟专利交易 国家知识产权局 中国商标网

联系方式


©2019-2023 上海吉码数字技术有限公司 版权所有，并保留所有权利 沪ICP备20016256号-6 沪公网安备31011702005475号