具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

参照图1，在一种优选实施例中，公开了一种基于脑电信息的效率管理方法，包括如下步骤：

步骤S11,获取用户脑电信号；

步骤S12,对所述脑电信号进行处理以获得多个预设波段的功率；

步骤S13,根据各个所述预设波段的功率，以迈速表和折线图的形式展示分项数据；

步骤S14,根据所述分项数据，对用户采取不同的干预方式，直至所述分项数据达到期望值。

下面，将对本示例实施方式中的所述的基于脑电信息的效率管理方法进行进一步地阐述：

在步骤S11中，根据国际10-20系统法所标记的电极位置放置电极，优选将电极放置在Fp1、Fp2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、T3、T4、T5、T6、Fpz、FZ、CZ、PZ、OZ，共计21个电极点。

在步骤S12中，对脑电信号的处理过程包括对脑电信号的放大及滤波，以保证采集到的脑电信号图形的准确性。

进一步地，在步骤S12中，所述预设波段包括δ波、θ波、低α波、高α波、低β波、高β波、低γ波、中γ波，共计8个波段。其中，α节律是清醒状态下在后头部出现的8-13Hz的节律，大多数人9-10Hz，波幅10-100μV；比α波快的波称为快波，比α波慢的波称为慢波。

在步骤S13中，先将所有预设波段的功率进行加和计算，以获得总功率，即总功率P＝P_δ+P_θ+P低_α+P_高α+P_低β+P_高β+P_低γ+P_中γ。

进一步地，为了实时分析使用者脑电状态，精准地给出针对性的调整方式，快速地提高效工作或学习效率，可以通过迈速表和折线图的形式展示分项数据，包括四个迈速表及两个折线图，其中迈速表分别显示秒级数据实时值，指标包括注意力指数、总功率指数、兴奋指数、抑制指数；两个折线图显示监测过程中的指标变化，包含注意力指数、兴奋指数、抑制指数。

具体地，注意力指数为(P_高α+P_低β+P_高β+P_低γ+P_中γ)/(P_δ+P_θ)，在迈速表中分别监测快波与慢波，快波越高，慢波越低，注意指数越高；

总功率指数为全部所述预设波段的功率之和，功率越低，越偏向抑制状态；功率越高，越偏向活跃状态；在学习或工作时，功率过低，能量不够，不能支撑正常的学习或工作；功率过高，可以支持和工作的需要，但由于消耗能量过高，导致持久度不足；

所述兴奋指数为(P_低γ+P_中γ)/P_总，即在迈速表中监测快波，兴奋指数越高，状态越活跃；

所述抑制指数为(P_δ+P_θ)/P_总，即在迈速表中监测慢波，抑制指数越高，状态越低沉。

如图2所示，要求在正常工作或学习时，兴奋指数高于抑制指数；若出现兴奋指数低于抑制指数的情况，如图3中的A区域所示，则需要采取不同的干预方式，通过调控功能来提高兴奋度，如图3中的B区域所示。

基于不同的分项数据及身体状态，在步骤S14中，所述干预方式包括运动调控、放松调控、情绪调控及小憩，下面具体阐述：

运动调控：具体地，当身体能量充足(身体处于非疲劳状态)，需要快速提高兴奋性时，采用运动调控的干预方式，包括HIIT(高强度间歇运动)、慢跑和快走，运动强度依次减弱，需要时间逐渐增加。

其中，HIIT可以促进血液流动，加速血液循环，使身心快速进入到兴奋状态。慢跑时运动负荷量较高，慢跑运动对足部及腰部的负担较大，这两个部位有伤患者不建议使用。慢跑时，视线要向前方，上身特别是背部要向后拉紧并收腹。快走时要求上身要挺直，面向前方，双臂张开并自然伸直，摆动幅度要大，双脚迈出的步幅也尽量拉大，小腿肌肉要收紧。

如图4所示，运动过程中，要求折线图中兴奋指数逐渐提高，抑制指数逐渐下降，最终兴奋指数稳定高于抑制指数。但需要注意的是：运动不要过量，避免由于运动过量带来身心疲劳。若运动过程中，当兴奋指数和抑制指数反复交叉，如图5所示，表明运动量不够或运动强度不够，需提高运动量或者更换更高强度的运动方式。

放松调控：当身体处于轻微疲惫状态，需要提高能量时。放松调控可以使身心快速进入深度放松状态，进而提高能量，提升学习或工作效率。所述放松调控包括静观呼吸、正念觉察、身体扫描及心灵花园催眠放松。

其中，所述静观呼吸可以提高脑前额叶的神经连接，其功能与注意力的集中、记忆操作及决策能力相关。可以提高用户的能量，提升情绪控制能力；当感到恐惧和愤怒时，也可以通过深呼吸来自我调整。

所述身体扫描是一种对当前身体体验的深层探察。它通过觉察认同身体的感觉，来应对压力、焦虑和身体疼痛。不仅有助于改善睡眠质量、放松身心，还可以提高管理情绪控制能力，最终达到提高身心健康水平，提升工作绩效和建立和谐人际关系。

所述正念觉察，是通过旁观者的视角，去感觉和观察当下正在发生的一切，并且不加任何判断，只是去觉察就可以。

所述心灵花园催眠放松，是通过语音引导，进入深度放松状态。随着引导，慢慢放松身心，将有效提高身体快速充的能力，有效地改善睡眠质量。

如图6所示，在正常工作或学习时，能耗指数维持在20～50之间，充电速率维持70～100之间。如图7所示，当身体处于轻微疲惫状态，且能耗比较高、充电速率比较低时(图7中的A区域)，通过几分钟的放松训练，使身体快速充电，并降低能耗，进而提升工作或者学习效率(图7中的B区域)。其中，充电速率为高α占比*300，能耗为全部波段的功率之和。

小憩：当身体处于非常疲惫状态时，需要快速提高能量，进而提升兴奋度。此时进行15分钟或30分钟的小憩，可以使得大脑快速进入深度休息状态。其中包含了设置小憩时间及助眠音乐。

具体地，根据自身的疲劳程度，选择15分钟或30分钟小憩，在日常或者午休时都可以使用。睡眠音乐包含一种立体结构双脑同步共振音乐，采用自然谐和的声波，和人体脑细胞相互共振，激发有益的睡眠脑波，快速提高能量。

如图8所示，正常情况下，小睡开始3～5分钟后，开始进入低功率状态，即进入深度睡眠状态，此时大脑进入深度的休息状态，能够快速提高能量，缓解疲劳，调高工作和学习效率。

情绪调控：当情绪比较低落或者过于兴奋时，需要调整情绪，使身心快速进入状态。随着生活节奏的加快，压力也越来越大，需要请情绪调控，以获得更好生活质量，提升工作和学习的效率。其中包含了调整音乐、情绪指数、调控力指数；情绪指数为P_高β/P_低β,调控力指数为P_α/P总。

如图9所示，正常状态下，调控力指数在上面，情绪指数在下面。如图10所示，情绪比较低落或者过于兴奋时(图10中的A区域)，此时需要调控情绪，以快速达到情绪平和的状态(图10中的B区域)，进而提高工作和学习效率，提高生活质量。

综上所述，通过实时分析使用者脑电状态，精准地给出针对性的调整方式，能够快速地提高效工作或学习效率。

以学生为例，学习成果＝学习效率*智力。日常做功课，孩子效率水平的量化评估，迈速表及折线图可以一目了然，效率状态(注意力水平)决定了学习与作业的速度和准确率，提示家长及其它使用者进行适时的调控，也适用于各类中高考“备考”等学习冲刺阶段，避免陷入疲劳/注意力涣散的恶性循环。当学习进入疲劳或注意力涣散的低效率(低唤醒)状态，通过使用四种不同的干预技术，可以在短时间内让使用者迅速进入高效率状态。

与现有技术相比，本发明提供了一种基于脑电信息的效率管理方法，达到了如下效果：

(1)、通过按照国际10-20系统法所标记的电极位置放置电极，根据采集到的不同波段的脑电信号，对用户的注意力水平进行评估，并采取不同的干预策略，使得对用户的状态调整更加精确、合理及个性化，以保证用户的工作状态达到最优。

(2)、共采集8个波段的脑电信号，并计算总功率及各波段的功率占比，使得对注意力及工作效率的判断更加准确。

(3)、通过采集的脑电数据判断用户疲劳程度，并推荐最适合用户的调控方式及时间，同时由迈速表和折线图实时展示分项数据，到达到期望值时停止调控，继续工作。

上述说明示出并描述了本申请的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本申请并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述申请构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本申请的精神和范围，则都应在本申请所附权利要求的保护范围内。