基于自发性脑电信号身份识别的方法

摘要

研究一种基于自发性脑电信号的身份识别方法,采用小波变换的方法对脑电信号高效预处理,快速提取脑电信号的时域和频域特征(自回归滑动平均模型系数及功率谱密度),对BP神经网络算法和K近邻算法分类的结果进行比较。实验结果显示,我们的方法在一定的范围内,K近邻分类正确率高达94.21%,但耗时较长,而BP神经网络识别率略低,其分类耗时仅为0.18秒,进一步证明了在个体身份的识别中,自发性脑电信号可作为一种独立的生物特征进行应用。