基于TGAM的意念閱讀系統

劉欣 冷靜 符方明

摘要：針對目前可穿戴設備在生活中的廣泛應用，通過腦電波信號和眨眼數據的協同控制的閱讀App豐富了傳統的閱讀方式。腦電波信號可以反映人的專注狀態，通過對人的注意力和放松度以及眨眼算法的研究，對被試者左前額腦電信號 Attention 和 Meditation 以及 Blink 的數據進行關系分析的基礎上，設計基于TGAM腦電波模塊協同眨眼操作實現翻頁功能的閱讀App，達到解放雙手的目的。

關鍵詞：腦電波;注意力;放松度;眨眼翻頁

中圖分類號：TN911? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1007-9416（2020）04-0000-00

0 引言

近年來隨著物聯網的迅猛發展，為了滿足手機閱讀App受眾的需求，進一步實現閱讀效率的提升和解放雙手的目的，建立在人類對于腦電波信號的深入了解和進一步的破譯的基礎上，完成腦電波與閱讀控制系統的創新交互設計，豐富現階段的閱讀方式，進一步推動當前傳統閱讀方式的技術革新和發展。從用戶角度出發更加注重用戶體驗和效率的提升，采用新興的科技方法實現文化的傳播，為用戶提供多樣的閱讀選擇方式，開辟精神文化傳播的新窗口。本文利用腦-機接口實現腦電波數據的采集和傳輸，通過對眨眼數據的分析與處理，并將相關數據通過藍牙傳輸到手機客戶端實現閱讀App的翻頁操作。

1 系統設計方案

1.1 系統結構

總體設計方案主要分為TGAM模塊、藍牙模塊和Android系統。TGAM模塊[1]主要實現腦電波信號和眨眼信號的采集與處理;藍牙模塊主要實現頭戴設備與閱讀App建立藍牙連接[2]，進而實現信號與數據的傳輸。Android系統主要可以通過眨眼強度和腦電波的注意力集中度控制閱讀App實現翻頁功能。系統總體結構如圖1。

1.2 眨眼算法

A與M的相關關系和Blink數據處理。本文通過大量的實驗調研，對腦電波信號集中度（Attention，A）與放松度（Meditation，M）的關系研究和用戶眨眼頻率的進一步了解，總結出關于眨眼算法的閾值設置，研究實現了一種基于TGAM的意念閱讀系統。

人類大腦的左前額葉皮層是最高級別的聯合皮層，因此通過檢測左前額葉皮層的腦電信號進行分析，通過對不同用戶根據年齡進行抽樣調查的過程中發現，用戶在注意力集中度達到60～80時連續眨眼兩次實現閱讀App的翻頁操作，當用戶注意力分散時，連續眨眼兩次不能實現翻頁操作。根據數據進行腦電波信號集中度的閾值設置，當注意力集中時滿足用戶使用閱讀App時進行翻頁操作的需求。

A和M之間存在一種對稱關系。當用戶處于注意力集中和分散狀態時，A和M的相關關系如圖2圖3所示。

其中，Attention取值范圍0～100，數值越大表示注意力越集中;Meditation的取值范圍0～100，數值越大表示注意力越分散。

每當用戶眨眼，腦電波頭戴設備實時產生Blink數據[3]，一般來說人在正常狀態時眨眼10～15次/min，平均眨眼時間間隔大約5s，每次眨眼時長大約0.2～0.4s。

本次研究檢測用戶在 1.5 s 內連續眨眼兩次并且Attention取值范圍60～80將觸發TGAM閱讀App進行翻頁操作。眨眼頻率與時間關系如圖4所示。

2 結語

通過對腦電波信號注意力（Attention，A）和放松度（Meditation，M）相關關系以及Blink數據處理的研究，對閱讀App的進行眨眼算法的優化，經過多次實驗得出眨眼頻率的和強度的閾值設置，基于TGAM腦電波模塊設計的閱讀App實現了在用戶注意力集中度達到60以上并在1.5s內連續進行標準眨眼實現閱讀App的翻頁操作，排除了人正常眨眼等外界因素對于實驗結果的影響。

特此感謝大連民族大學創新創業訓練項目（201912026045）資助。同時感謝劉海濤老師和李騰老師的指導。

參考文獻

[1]康鵬.輸送刮板鏈雙非線性 CAE 分析與測試[J].煤炭技術，2018（5）：241-242.

[2]楊健，劉混舉，席慶祥，等.基于全壽命周期的刮板鏈可靠性標準體系分析[J].煤炭科學技術，2017（3）：128-132.

[3]馬凱.梭車輸送機構張緊力研究[J].煤炭技術，2016（4）：234-235.

收稿日期：2020-03-01

*基金項目：大連民族大學創新創業訓練項目（201912026045）資助。

作者簡介：劉欣（1997—），女，吉林延邊人，本科，通信工程專業，研究方向：信息傳播與信號處理。

Methods of Reading App Using Waves? Control

LIU Xin，LENG Jing，FU Fang-ming

（Dalianminzu University Information and Communication Engineering，Dalian Liaoning 116000）

Abstract：In view of the wide application of wearable devices in daily life， the reading APP， which is controlled by brain wave signals and blink data， enriches the traditional way of reading. Eeg signal can reflect the state of focus， through to the people's Attention and relaxation degree and Blink algorithm research， the subjects in the left prefrontal electrical signals Attention and Meditation， and based on the analysis of the relationship between the data of Blink， design based on TGAM brain wave module the Blink of an eye operation achieve paging capabilities of reading APP， achieve the goal of liberation of his hands.

Key words：Electroencephalogram;Attention;Meditation;Blink