基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法

摘要

本发明公开了一种基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，包括步骤：一、脑电测谎判断阈值设定：采用参数设置单元对脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值进行设定；脑电信号提取装置包括Pz电极；二、脑电信号采集：采用Pz电极对被测试者头部顶点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备按照预先设定的采样频率f对所述Pz电极提取的脑电信号同步进行采集且将所采集的脑电信号同步传送至处理器；三、脑电信号分析处理，过程如下：脑电信号接收与同步存储、脑电信号特征提取、说谎与否判断和说谎与否判断结果输出。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简单、快速对说谎状态进行准确检测。

说明书

技术领域

本发明属于脑电信号处理技术领域，尤其是涉及一种基于Lyapunov指 数和关联维数的脑电测谎方法。

背景技术

测谎技术作为司法审讯的一种辅助手段，对刑事案件事实的侦查和证 明发挥着重要的作用，现已得到广泛应用。如何准确有效地识别谎言，对 于司法机关工作人员来说就显得尤为重要，研究谎言的检测方法具有重大 的现实意义。1912年，美国研制的多导测谎仪主要通过呼吸、脉搏、血压、 皮肤电压等生理变化指标来判别谎言，由于上述参数易受主观因素的影 响，使得检测结果难以保证准确无误，误报和漏报率高。1989年，Rosenfeld 提出事件相关电位(ERP)的测谎改进方法，其原理是利用受试者接受与 案情相关的刺激时产生的P300诱发电位的脑电波变化来判定谎情。

事件相关电位(ERP，event-relatedpotential)是一种特殊的脑诱 发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激 所引起的脑电位，它反映了认知过程中大脑的神经电生理的变化，也被称 为认知电位，也就是指当人们对某课题进行认知加工时，从头颅表面记录 到的脑电位，也称为ERP脑电位，对应的脑电信号为ERP脑电信号。

事件相关电位(ERP)测谎研究中主要涉及的诱发电位是P300和N400， 其中P300诱发电位的脑电波信号为250ms～700ms的正向波，N400诱发 电位的脑电波信号为潜伏期为200ms～500ms的负向波。P300诱发电位的 脑电波信号的典型特征是潜伏期、波幅和波面积。由于P300诱发电位是 大脑在“无意识”过程中产生的，不会出现“把无当有”的情况，较科学 有效地帮助警方侦破案件。随后，众多研究者对ERP测谎技术提出多种改 进，如幅值差(即BAD方法)、线性相关系数(即BCD方法)、频谱估计 值(即功率谱估计)、小波系数、脑网络结构等，上述处理方法主要以脑 电信号的时域、频域特征参数为评价标准展开研究，如BAD方法和BCD方 法这两种经典的信号分析处理方法，都利用单通道的P300诱发电位的脑 电波信号幅值信息区分诚实和欺骗性反应。赵敏等提出的多通道幅值和受 试者的反应时间相结合的方法以及DeyS提出的小波特征提取同样能有效 地反映出欺骗和诚实之间的显著差异，并与BAD方法和BCD方法对比得到 了较好的结果。但上述处理方法虽然提高了单次响应下诱发脑电信号的信 噪比，并且直观地反映出了诚实和欺骗行为之间的差异，但是没有考虑到 脑电信号的非线性和混沌特性，造成部分信息损失。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一 种基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其方法步骤简单、设 计合理且实现方便、使用效果好，能简单、快速对说谎状态进行准确检测。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于Lyapunov 指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤一、脑电测谎判断阈值设定：采用与处理器连接的参数设置单元 对脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值进行设定；

所述脑电信号提取装置包括Pz电极，所述Pz电极为按照国际标准 “10/20”电极安放方法布设在被测试者头部顶点的脑电电极；

所述脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值包括所述Pz电极的脑电 测谎判断阈值，所述Pz电极的脑电测谎判断阈值包括Lyapunov指数判断 阈值L_Pz和关联维数判断阈值D_Pz，其中L_Pz＝0.0015～0.0165，D_Pz＝0.6125～ 0.6775；

步骤二、脑电信号采集：测谎过程中，在对被测试者赋予刺激前的时 间段t1内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用所述Pz电极 对被测试者头部顶点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备 按照预先设定的采样频率f对所述Pz电极提取的脑电信号同步进行采集 且将所采集的脑电信号同步传送至处理器；

所述Pz电极提取的脑电信号记作Pz脑电信号，所述Pz脑电信号为 因赋予刺激诱发的诱发脑电信号且其诱发电位为事件相关电位，所述事件 相关电位为P300；

本步骤中，采样时间为T且T＝t1+t2；其中，t1＝400ms～600ms； t2＝1200ms～1800ms；

步骤三、脑电信号分析处理，过程如下：

步骤301、脑电信号接收与同步存储：所述处理器将所接收到的脑电 信号x_Pz(i)同步存储至存储器内；

所述存储器与处理器连接；

所述脑电信号x_Pz(i)包括N个采样周期内采集的Pz脑电信号，其中i 为正整数且i＝1、2、3、…、N，f的单位为Hz，T的单位 为ms；

步骤302、脑电信号特征提取：所述处理器调用最大Lyapunov指数计 算模块计算得出脑电信号x_Pz(i)的最大Lyapunov指数L_Pz’，并且所述处 理器调用时间序列关联维数计算模块计算得出脑电信号x_Pz(i)的关联维数 D_Pz’；

步骤303、说谎与否判断：根据步骤302中得出的最大Lyapunov指数 L_Pz’和关联维数D_Pz’，并结合步骤一中设定的Lyapunov指数判断阈值L_Pz和关联维数判断阈值D_Pz，所述处理器调用差值比较模块对此时被测试者说 谎与否进行判断：当L_Pz’＜L_Pz且D_Pz’＜D_Pz时，判断为此时被测试者没有 说谎；否则，判断为此时被测试者说谎；

步骤304、说谎与否判断结果输出：所述处理器将步骤303中作出的 说谎与否判断结果输出。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征在于： 302中进行脑电信号特征提取之前，还需对脑电信号x_Pz(i)进行预处理；

对脑电信号x_Pz(i)进行预处理时，先对脑电信号x_Pz(i)进行去除眼电 伪迹处理，再对去除眼电伪迹处理后的脑电信号x_Pz(i)进行滤波处理。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤一中进行脑电测谎判断阈值设定时，过程如下：

步骤101、按照常规的ERP实验方法，对被测试者随机赋予三种刺激， 三种刺激分别为探测刺激、无关刺激和靶刺激；三种刺激的测试次数均为 多次，无关刺激出现的概率为70％，探测刺激和靶刺激出现的概率均为15％；

对被测试者赋予任一种刺激时，均按照步骤二中所述的方法进行脑电 信号采集；

步骤102、将赋予多次探测刺激时脑电信号采集设备(3)采集的多个 脑电信号x_Pz(i)进行叠加平均，得到探测刺激下的脑电信号X_Pz(i)，再按 照步骤301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X_Pz(i)的最大 Lyapunov指数L_PzM和关联维数D_PzM；

同时，将赋予多次无关刺激时脑电信号采集设备(3)采集的多个脑 电信号x_Pz(i)进行叠加平均，得到无关刺激下的脑电信号X’_Pz(i)，再按照 步骤301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X’_Pz(i)的最大 Lyapunov指数L_Pzm和关联维数D_Pzm；

步骤103、根据公式和公式计算得 出Lyapunov指数判断阈值L_Pz和关联维数判断阈值D_Pz。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤二中所述的t1＝500ms，t2＝1500ms。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤一中所述脑电信号检测装置还包括Cz电极；所述Cz电极为按照国际标 准“10/20”电极安放方法布设在被测试者头部中央点的脑电电极；

所述脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值还包括所述Cz电极的脑 电测谎判断阈值，所述Cz电极的脑电测谎判断阈值包括Lyapunov指数判 断阈值L_Cz和关联维数判断阈值D_Cz，其中L_Cz＝0.0072～0.0177，D_Cz＝0.5175～ 0.5725；

步骤二中进行脑电信号采集时，对被测试者赋予刺激前的时间段t1 内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用所述Cz电极对被测试 者头部中央点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备按照预 先设定的采样频率f对所述Cz电极提取的脑电信号同步进行采集且将所 采集的脑电信号同步传送至处理器；

所述Cz电极提取的脑电信号记作Cz脑电信号，所述Cz脑电信号为 因赋予刺激诱发的诱发脑电信号且其诱发电位为事件相关电位，所述事件 相关电位为P300；

步骤三中进行脑电信号分析处理，过程如下：

步骤301中进行脑电信号接收与同步存储时，所述处理器还需将所接 收到的脑电信号x_Cz(i)同步存储至存储器内；

所述脑电信号x_Cz(i)包括N个采样周期内采集的Cz脑电信号；

步骤302中进行脑电信号特征提取时，所述处理器还需调用最大 Lyapunov指数计算模块计算得出脑电信号x_Cz(i)的最大Lyapunov指数 L_Cz’，并且所述处理器还需调用时间序列关联维数计算模块计算得出脑电 信号x_Cz(i)的关联维数D_Cz’；

步骤303中得出的说谎与否判断结果为根据脑电信号x_Pz(i)判断得出 的说谎与否判断结果；

步骤303中完成说谎与否判断后，还需根据步骤302中得出的最大 Lyapunov指数L_Cz’和关联维数D_Cz’，并结合步骤一中设定的Lyapunov 指数判断阈值L_Cz和关联维数判断阈值D_Cz，所述处理器调用差值比较模块 对此时被测试者说谎与否进行判断：当L_Cz’＜L_Cz且D_Cz’＜D_Cz时，判断为 此时被测试者没有说谎；否则，判断为此时被测试者说谎；此时，所得出 的说谎与否判断结果为根据脑电信号x_Cz(i)判断得出的说谎与否判断结 果；

步骤304中进行说谎与否判断结果输出之前，还需判断根据脑电信号 x_Pz(i)判断得出的说谎与否判断结果和根据脑电信号x_Cz(i)判断得出的说 谎与否判断结果是否一致：当根据脑电信号x_Pz(i)判断得出的说谎与否判 断结果和根据脑电信号x_Cz(i)判断得出的说谎与否判断结果一致时，进入 步骤304；否则，所述处理器输出本次测谎无效。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤一中对所述Cz电极的脑电测谎判断阈值进行设定时，过程如下：

步骤A1、按照常规的ERP实验方法，对被测试者随机赋予三种刺激， 三种刺激分别为探测刺激、无关刺激和靶刺激；三种刺激的测试次数均为 多次，其中无关刺激出现的概率为70％，探测刺激和靶刺激出现的概率均 为15％；

对被测试者赋予任一种刺激时，在对被测试者赋予刺激前的时间段t1 内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用所述Cz电极对被测试 者头部中央点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备按照预 先设定的采样频率f对所述Cz电极提取的脑电信号同步进行采集且将所 采集的脑电信号同步传送至处理器；

步骤A2、将赋予多次探测刺激时脑电信号采集设备采集的多个脑电信 号x_Cz(i)进行叠加平均，得到探测刺激下的脑电信号X_Cz(i)，再按照步骤 301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X_Cz(i)的最大Lyapunov指 数L_CzM和关联维数D_CzM；

同时，将赋予多次无关刺激时脑电信号采集设备采集的多个脑电信号 x_Cz(i)进行叠加平均，得到无关刺激下的脑电信号X’_Cz(i)，再按照步骤301 至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X’_Cz(i)的最大Lyapunov指数 L_Czm和关联维数D_Czm；

步骤A3、根据公式和公式计算得 出Lyapunov指数判断阈值L_Cz和关联维数判断阈值D_Cz。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤一中所述脑电信号检测装置还包括辅助测试用脑电电极；所述辅助测试 用脑电电极的数量至少为两个且其数量不大于13个；所述辅助测试用脑 电电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在F3、F4、C4、O2、 T8、P7、P8、Fz、Cz、FC1、FC2、CP2或FC5点的脑电电极；

步骤一中所述脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值还包括各辅助 测试用脑电电极的脑电测谎判断阈值，所述辅助测试用脑电电极的脑电测 谎判断阈值包括Lyapunov指数判断阈值L_As和关联维数判断阈值D_As；

其中，布设在F3点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.014～ 0.0034且其关联维数判断阈值D_As＝0.47～0.53；

布设在F4点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0432～ 0.0863且其关联维数判断阈值D_As＝0.4675～0.4875；

布设在C4点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝0.0047～ 0.0303且其关联维数判断阈值D_As＝0.5725～0.5975；

布设在O2点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.011～ -0.005且其关联维数判断阈值D_As＝0.665～0.795；

布设在T8点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0517～ -0.0152且其关联维数判断阈值D_As＝0.5075～0.5425；

布设在P7点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.003～0.003 且其关联维数判断阈值D_As＝0.78～0.8；

布设在P8点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0088～ 0.0038且其关联维数判断阈值D_As＝0.635～0.765；

布设在Fz点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0218～ 0.0048且其关联维数判断阈值D_As＝0.4775～0.5125；

布设在Cz点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝0.0072～ 0.0177且其关联维数判断阈值D_As＝0.5175～0.5725；

布设在FC1点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0158～ 0.0068且其关联维数判断阈值D_As＝0.455～0.525；

布设在FC2点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0105～ 0.0105且其关联维数判断阈值D_As＝0.47～0.53；

布设在CP2点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝0.0137～ 0.0253且其关联维数判断阈值D_As＝0.62～0.66；

布设在FC5点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0063～ -0.0007且其关联维数判断阈值D_As＝0.495～0.545；

步骤二中进行脑电信号采集时，对被测试者赋予刺激前的时间段t1 内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用各辅助测试用脑电电 极对被测试者头部对应部位的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采 集设备按照预先设定的采样频率f对各辅助测试用脑电电极提取的脑电信 号同步进行采集且将所采集的脑电信号同步传送至处理器；

所述辅助测试用脑电电极提取的脑电信号记作As脑电信号，所述As 脑电信号为因赋予刺激诱发的诱发脑电信号且其诱发电位为事件相关电 位，所述事件相关电位为P300；

步骤三中进行脑电信号分析处理，过程如下：

步骤301中进行脑电信号接收与同步存储时，所述处理器还需将所接 收到的各脑电信号x_As(i)同步存储至存储器内；

每个所述脑电信号x_As(i)包括N个采样周期内同一个所述辅助测试用 脑电电极采集的As脑电信号；

步骤302中进行脑电信号特征提取时，所述处理器还需调用最大 Lyapunov指数计算模块分别计算得出各脑电信号x_As(i)的最大Lyapunov 指数L_As’，并且所述处理器还需调用时间序列关联维数计算模块计算分别 得出各脑电信号x_As(i)的关联维数D_As’；

步骤303中得出的说谎与否判断结果为根据脑电信号x_Pz(i)判断得出 的说谎与否判断结果；

步骤303中完成说谎与否判断后，还需根据各脑电信号x_As(i)分别进 行说谎与否判断；

其中，对任一个脑电信号x_As(i)进行说谎与否判断时，根据步骤302 中得出的该脑电信号x_As(i)的最大Lyapunov指数L_As’和关联维数D_As’， 所述处理器调用差值比较模块对此时被测试者说谎与否进行判断：当该脑 电信号x_As(i)的最大Lyapunov指数L_As’小于步骤一中设定的与该脑电信 号x_As(i)对应的辅助测试用脑电电极的最大Lyapunov指数L_As且该脑电信 号x_As(i)的关联维数D_As’小于步骤一中设定的与该脑电信号x_As(i)对应的 辅助测试用脑电电极的关联维数D_As时，判断为此时被测试者没有说谎； 否则，判断为此时被测试者说谎；此时，所得出的说谎与否判断结果为根 据脑电信号x_As(i)判断得出的说谎与否判断结果；

步骤304中进行说谎与否判断结果输出之前，还需判断根据脑电信号 x_Pz(i)判断得出的说谎与否判断结果和根据各脑电信号x_As(i)判断得出的 说谎与否判断结果是否一致：当根据脑电信号x_Pz(i)判断得出的说谎与否 判断结果和根据各脑电信号x_As(i)判断得出的说谎与否判断结果均一致 时，进入步骤304；否则，所述处理器输出本次测谎无效。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤303中所述处理器调用最大Lyapunov指数计算模块对当前分析处理周 期内所采集脑电信号x_Pz(i)的最大Lyapunov指数L_Pz’进行计算时，当前 分析处理周期内所采集脑电信号x_Pz(i)为当前待处理信号，所述当前待处 理信号记作x(i)；

对当前待处理信号x(i)的最大Lyapunov指数进行计算时，过程如下：

步骤30311、重构相空间：先调用C-C算法模块计算得出当前待处理 信号x(i)的嵌入维数m和时间延迟τ，再对长度为N的脑电信号x_Pz(i)重 构相空间，获得m维相空间；

步骤30312、最大Lyapunov指数计算：调用小数据量法模块计算得出 当前待处理信号x(i)的最大Lyapunov指数。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤302中所述时间序列关联维数计算模块为G-P算法模块。

上述基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，其特征是：步 骤一中所述脑电信号提取装置为32导联脑电电极或64导联脑电电极。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、所采用的脑电测谎系统结构简单、设计合理且接线方便，投入成 本较低。

2、所采用的特征提取方法设计合理，所提取的特征参数包括最大 Lyapunov指数和关联维数，其中最大Lyapunov指数从宏观上表征脑电信 号的非线性和混沌特性，关联维数从微观上表征脑电信号的非线性和混沌 特性，将最大Lyapunov指数与关联维数相结合能全面且综合反映脑电信 号的复杂性，能真实且全面反映所分析脑电信号的特征，能克服传统特征 提取方法中仅重点考虑脑电信号的线性特征造成部分关键信息损失的缺 陷，从而确保测谎检测结果的准确性。

3、所采用的脑电测谎方法步骤简单、设计合理且实现方便，主要包 括脑电测谎判断阈值设定、脑电信号采集和脑电信号分析处理三个步骤， 由数据处理设备自动完成，同步性好，在脑电信号采集的同时能及时、快 速得出测谎结果。

4、脑电测谎判断阈值设定方法步骤简单、实现方便且所设定脑电测 谎判断阈值准确性好，通过常规的ERP实验方法进行有效利用，能直接得 出与被测试者相适应的脑电测谎判断阈值，该脑电测谎判断阈值具有适应 性，根据各被测试者的脑电信号分析处理结果进行确定，因而能准确反映 个体差异，使得测谎结果更加准确，针对性更强。

5、脑电测谎方法灵活，既能根据一个单一脑电电极(具体是Pz电极) 所提取脑电信号的分析处理结果直接得出测谎结果，数据处理过程简单， 所选用的Pz电极合理，该Pz电极对应的分析处理结果能准确、明显反映 被测试者的说谎状态；并且，本发明在Pz电极的基础上，也能结合一个 或多个辅助测试用脑电电极所提取脑电信号的分析处理结果进行综合判 断后得出测谎结果，从而避免单一电极分析处理结果的片面性和不准确 性，进一步提高测谎结果的准确性。

6、使用效果好且实用价值高，推广应用前景广泛，本发明考虑到脑 电信号的非线性和混沌特性，能有效保证测谎结果的准确性。

综上所述，本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好， 能简单、快速对说谎状态进行准确检测。。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明所采用脑电测谎系统的电路原理框图。

图2为采用本发明进行脑电测谎时的方法流程框图。

图3为本发明32导联脑电电极的布设位置示意图。

图4为本发明64导联脑电电极的布设位置示意图。

图5为本发明ERP实验时探测刺激和无关刺激下所提取最大Lyapunov 指数的对比示意图。

图6为本发明ERP实验时探测刺激和无关刺激下所提取关联维数的对 比示意图。

附图标记说明:

1—处理器；2—参数设置单元；3—脑电信号采集设备；

4—存储器；5—报警单元；6—显示器；

7—计时电路；8—脑电信号提取装置；9—脑电信号放大器。

具体实施方式

如图2所示的一种基于Lyapunov指数和关联维数的脑电测谎方法，包 括以下步骤：

步骤一、脑电测谎判断阈值设定：采用与处理器1连接的参数设置单 元2对脑电信号提取装置8的脑电测谎判断阈值进行设定，详见图1；

所述脑电信号提取装置8包括Pz电极，所述Pz电极为按照国际标准 “10/20”电极安放方法布设在被测试者头部顶点的脑电电极；

所述脑电信号提取装置8的脑电测谎判断阈值包括所述Pz电极的脑 电测谎判断阈值，所述Pz电极的脑电测谎判断阈值包括Lyapunov指数判 断阈值L_Pz和关联维数判断阈值D_Pz，其中L_Pz和D_Pz均为常数，L_Pz＝0.0015～ 0.0165，D_Pz＝0.6125～0.6775；

步骤二、脑电信号采集：测谎过程中，在对被测试者赋予刺激前的时 间段t1内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用所述Pz电极 对被测试者头部顶点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备 3按照预先设定的采样频率f对所述Pz电极提取的脑电信号同步进行采集 且将所采集的脑电信号同步传送至处理器1；

所述Pz电极提取的脑电信号记作Pz脑电信号，所述Pz脑电信号为 因赋予刺激诱发的诱发脑电信号且其诱发电位为事件相关电位，所述事件 相关电位为P300；

本步骤中，采样时间为T且T＝t1+t2；其中，t1＝400ms～600ms； t2＝1200ms～1800ms；

步骤三、脑电信号分析处理，过程如下：

步骤301、脑电信号接收与同步存储：所述处理器1将所接收到的脑 电信号x_Pz(i)同步存储至存储器4内；

所述存储器4与处理器1连接；

所述脑电信号x_Pz(i)包括N个采样周期内采集的Pz脑电信号，其中i 为正整数且i＝1、2、3、…、N，f的单位为Hz，T的单位 为ms；

步骤302、脑电信号特征提取：所述处理器1调用最大Lyapunov指数 计算模块计算得出脑电信号x_Pz(i)的最大Lyapunov指数L_Pz’，并且所述 处理器1调用时间序列关联维数计算模块计算得出脑电信号x_Pz(i)的关联 维数D_Pz’；

步骤303、说谎与否判断：根据步骤302中得出的最大Lyapunov指数 L_Pz’和关联维数D_Pz’，并结合步骤一中设定的Lyapunov指数判断阈值L_Pz和关联维数判断阈值D_Pz，所述处理器1调用差值比较模块对此时被测试者 说谎与否进行判断：当L_Pz’＜L_Pz且D_Pz’＜D_Pz时，判断为此时被测试者没 有说谎；否则，判断为此时被测试者说谎；

步骤304、说谎与否判断结果输出：所述处理器1将步骤303中作出 的说谎与否判断结果输出。

根据本领域公知常识，事件相关电位(ERP，event-relatedpotential) 是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用 多个或多样的刺激所引起的脑电位，它反映了认知过程中大脑的神经电生 理的变化，也被称为认知电位，也就是指当人们对某课题进行认知加工时， 从头颅表面记录到的脑电位，也称为ERP脑电位，对应的脑电信号为ERP 脑电信号。其中，赋予刺激指的是对被测试者赋予一次刺激。此处，对被 测试者赋予刺激指的是对被测试者进行一次测谎提问。因而，步骤二中所 述的对被测试者赋予刺激指的是引起事件相关电位的刺激，具体是对被测 试者进行一次提问。

本实施例中，所述处理器1与报警单元5连接，所述报警单元5由处 理器1进行控制。并且，所述处理器1分别与显示器6和计时电路7连接。

同时，所述脑电信号提取装置8与脑电信号采集设备3之间接有脑电 信号放大器9，通过脑电信号放大器9对脑电信号提取装置8所提取的脑 电信号进行放大处理。

本实施例中，所述报警单元5为声光报警装置。如图1所示，所述处 理器1、参数设置单元2、存储器4、脑电信号放大器9、脑电信号采集设 备3、报警单元5、显示器6和计时电路7组成脑电测谎系统。

本实施例中，302中进行脑电信号特征提取之前，还需对当前分析处 理周期内所采集脑电信号x_Pz(i)进行预处理；

对当前分析处理周期内所采集脑电信号x_Pz(i)进行预处理时，先对脑 电信号x_Pz(i)进行去除眼电伪迹处理，再对去除眼电伪迹处理后的脑电信 号x_Pz(i)进行滤波处理。

本实施例中，步骤304中进行说谎与否判断结果输出时，通过所述报 警单元5同步进行报警提示。

本实施例中，步骤一中进行脑电测谎判断阈值设定时，过程如下：

步骤101、按照常规的ERP实验方法，对被测试者随机赋予三种刺激， 三种刺激分别为探测刺激、无关刺激和靶刺激；三种刺激的测试次数均为 多次，其中无关刺激出现的概率为70％，探测刺激和靶刺激出现的概率均 为15％；

对被测试者赋予任一种刺激时，均按照步骤二中所述的方法进行脑电 信号采集；

步骤102、将赋予多次探测刺激时脑电信号采集设备3采集的多个脑 电信号x_Pz(i)进行叠加平均，得到探测刺激下的脑电信号X_Pz(i)，再按照 步骤301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X_Pz(i)的最大 Lyapunov指数L_PzM和关联维数D_PzM；

同时，将赋予多次无关刺激时脑电信号采集设备3采集的多个脑电信 号x_Pz(i)进行叠加平均，得到无关刺激下的脑电信号X’_Pz(i)，再按照步骤 301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X’_Pz(i)的最大Lyapunov 指数L_Pzm和关联维数D_Pzm，详见图5和图6；

步骤103、根据公式和公式计算得出 Lyapunov指数判断阈值L_Pz和关联维数判断阈值D_Pz。

其中，ERP实验方法为事件相关电位实验方法，并且对被测试者随机 赋予三种刺激，按照常规的新异刺激Oddball范式进行刺激。其中，Oddball 范式是诱发P300等与刺激概率有关的ERP成分时常用的经典实验范式。

研究显示，自传体信息更容易诱发出相对明显的事件相关电位P300波即 诱发电位为P300的脑电信号。此时，ERP实验中分别采用被测试者的家乡和 无关城市作为测试信息，以“你知道XX吗？”的形式出现，刺激序列的编排 和出现依据典型的新异刺激Oddball范式，包括三种刺激信息。其中被试的 家乡作为探测刺激，即要求故意隐瞒并否认的项；另选5个对被试无特殊意 义的城市名称作为无关刺激，问题“你知道北京吗？”作为靶刺激，要求被 测试者对无关刺激和靶刺激做诚实回答。

上述七个刺激随机出现160次，其中无关刺激112次即出现概率为70％， 探测刺激和靶刺激均为24次即出现概率为15％，每个刺激显示1.5s，相邻两 个刺激的时间间隔为2s。被测试者按照实验要求，对随机出现的刺激问题判 断后进行回答。每一次赋予刺激过程中，均按照步骤二中所述的方法进行脑 电信号采集。

本实施例中，步骤二中所述的t1＝500ms，t2＝1500ms。

实际使用时，可根据具体需要，对t1和t2的取值大小进行相应调整。

其中，步骤二中所述的“在对被测试者赋予刺激前的时间段t1内和 对被测试者赋予刺激后的时间段t2内”，指的是从赋予刺激前500ms至 赋予刺激后1500ms这2000ms时间段内进行脑电信号采集。

步骤102中所述的“叠加平均”指的是“求和后取平均值”。

本实施例中，步骤二中进行脑电信号采集时，采样频率f为1kHz。

本实施例中，步骤一中所述脑电信号检测装置还包括Cz电极；所述 Cz电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者头部中央 点的脑电电极；

所述脑电信号提取装置8的脑电测谎判断阈值还包括所述Cz电极的 脑电测谎判断阈值，所述Cz电极的脑电测谎判断阈值包括Lyapunov指数 判断阈值L_Cz和关联维数判断阈值D_Cz，其中L_Cz和D_Cz均为常数，L_Cz＝0.0072～ 0.0177，D_Cz＝0.5175～0.5725；

步骤二中进行脑电信号采集时，对被测试者赋予刺激前的时间段t1 内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用所述Cz电极对被测试 者头部中央点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备3按照 预先设定的采样频率f对所述Cz电极提取的脑电信号同步进行采集且将 所采集的脑电信号同步传送至处理器1；

所述Cz电极提取的脑电信号记作Cz脑电信号，所述Cz脑电信号为 因赋予刺激诱发的诱发脑电信号且其诱发电位为事件相关电位，所述事件 相关电位为P300；

步骤三中进行脑电信号分析处理，过程如下：

步骤301中进行脑电信号接收与同步存储时，所述处理器1还需将所 接收到的脑电信号x_Cz(i)同步存储至存储器4内；

所述脑电信号x_Cz(i)包括N个采样周期内采集的Cz脑电信号；

步骤302中进行脑电信号特征提取时，所述处理器1还需调用最大 Lyapunov指数计算模块计算得出脑电信号x_Cz(i)的最大Lyapunov指数 L_Cz’，并且所述处理器1还需调用时间序列关联维数计算模块计算得出脑 电信号x_Cz(i)的关联维数D_Cz’；

步骤303中得出的说谎与否判断结果为根据脑电信号x_Pz(i)判断得出 的说谎与否判断结果；

步骤303中完成说谎与否判断后，还需根据步骤302中得出的最大 Lyapunov指数L_Cz’和关联维数D_Cz’，并结合步骤一中设定的Lyapunov 指数判断阈值L_Cz和关联维数判断阈值D_Cz，所述处理器1调用差值比较模 块对此时被测试者说谎与否进行判断：当L_Cz’＜L_Cz且D_Cz’＜D_Cz时，判断 为此时被测试者没有说谎；否则，判断为此时被测试者说谎；此时，所得 出的说谎与否判断结果为根据脑电信号x_Cz(i)判断得出的说谎与否判断结 果；

步骤304中进行说谎与否判断结果输出之前，还需判断根据脑电信号 x_Pz(i)判断得出的说谎与否判断结果和根据脑电信号x_Cz(i)判断得出的说 谎与否判断结果是否一致：当根据脑电信号x_Pz(i)判断得出的说谎与否判 断结果和根据脑电信号x_Cz(i)判断得出的说谎与否判断结果一致时，进入 步骤304；否则，所述处理器1输出本次测谎无效。

本实施例中，步骤一中对所述Cz电极的脑电测谎判断阈值进行设定 时，过程如下：

步骤A1、按照常规的ERP实验方法，对被测试者随机赋予三种刺激， 三种刺激分别为探测刺激、无关刺激和靶刺激；三种刺激的测试次数均为 多次，其中无关刺激出现的概率为70％，探测刺激和靶刺激出现的概率均 为15％；

对被测试者赋予任一种刺激时，在对被测试者赋予刺激前的时间段t1 内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用所述Cz电极对被测试 者头部中央点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备3按照 预先设定的采样频率f对所述Cz电极提取的脑电信号同步进行采集且将 所采集的脑电信号同步传送至处理器1；

步骤A2、将赋予多次探测刺激时脑电信号采集设备3采集的多个脑电 信号x_Cz(i)进行叠加平均，得到探测刺激下的脑电信号X_Cz(i)，再按照步 骤301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X_Cz(i)的最大Lyapunov 指数L_CzM和关联维数D_CzM；

同时，将赋予多次无关刺激时脑电信号采集设备3采集的多个脑电信 号x_Cz(i)进行叠加平均，得到无关刺激下的脑电信号X’_Cz(i)，再按照步骤 301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X’_Cz(i)的最大Lyapunov 指数L_Czm和关联维数D_Czm，详见图5和图6；

步骤A3、根据公式和公式计算得出 Lyapunov指数判断阈值L_Cz和关联维数判断阈值D_Cz。

其中，所述Cz电极的脑电测谎判断阈值的设定方法与所述Pz电极的 脑电测谎判断阈值的设定方法相同。步骤A2中所述的“叠加平均”指的 是“求和后取平均值”。

实际使用时，步骤一中所述脑电信号检测装置还包括辅助测试用脑电 电极；所述辅助测试用脑电电极的数量至少为两个且其数量不大于13个； 所述辅助测试用脑电电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在 F3、F4、C4、O2、T8、P7、P8、Fz、Cz、FC1、FC2、CP2或FC5点的脑电 电极；

步骤一中所述脑电信号提取装置8的脑电测谎判断阈值还包括各辅助 测试用脑电电极的脑电测谎判断阈值，所述辅助测试用脑电电极的脑电测 谎判断阈值包括Lyapunov指数判断阈值L_As和关联维数判断阈值D_As；其中， 各辅助测试用脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As和关联维数判断阈值 D_As均为常数；

其中，布设在F3点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.014～ 0.0034且其关联维数判断阈值D_As＝0.47～0.53；

布设在F4点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0432～ 0.0863且其关联维数判断阈值D_As＝0.4675～0.4875；

布设在C4点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝0.0047～ 0.0303且其关联维数判断阈值D_As＝0.5725～0.5975；

布设在O2点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.011～ -0.005且其关联维数判断阈值D_As＝0.665～0.795；

布设在T8点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0517～ -0.0152且其关联维数判断阈值D_As＝0.5075～0.5425；

布设在P7点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.003～0.003 且其关联维数判断阈值D_As＝0.78～0.8；

布设在P8点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0088～ 0.0038且其关联维数判断阈值D_As＝0.635～0.765；

布设在Fz点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0218～ 0.0048且其关联维数判断阈值D_As＝0.4775～0.5125；

布设在Cz点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝0.0072～ 0.0177且其关联维数判断阈值D_As＝0.5175～0.5725；

布设在FC1点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0158～ 0.0068且其关联维数判断阈值D_As＝0.455～0.525；

布设在FC2点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0105～ 0.0105且其关联维数判断阈值D_As＝0.47～0.53；

布设在CP2点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝0.0137～ 0.0253且其关联维数判断阈值D_As＝0.62～0.66；

布设在FC5点的脑电电极的Lyapunov指数判断阈值L_As＝-0.0063～ -0.0007且其关联维数判断阈值D_As＝0.495～0.545；

步骤二中进行脑电信号采集时，对被测试者赋予刺激前的时间段t1 内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用各辅助测试用脑电电 极对被测试者头部对应部位的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采 集设备3按照预先设定的采样频率f对各辅助测试用脑电电极提取的脑电 信号同步进行采集且将所采集的脑电信号同步传送至处理器1；

所述辅助测试用脑电电极提取的脑电信号记作As脑电信号，所述As 脑电信号为因赋予刺激诱发的诱发脑电信号且其诱发电位为事件相关电 位，所述事件相关电位为P300；

步骤三中进行脑电信号分析处理，过程如下：

步骤301中进行脑电信号接收与同步存储时，所述处理器1还需将所 接收到的各脑电信号x_As(i)同步存储至存储器4内；

每个所述脑电信号x_As(i)包括N个采样周期内同一个所述辅助测试用 脑电电极采集的As脑电信号；

步骤302中进行脑电信号特征提取时，所述处理器1还需调用最大 Lyapunov指数计算模块分别计算得出各脑电信号x_As(i)的最大Lyapunov 指数L_As’，并且所述处理器1还需调用时间序列关联维数计算模块计算分 别得出各脑电信号x_As(i)的关联维数D_As’；

步骤303中得出的说谎与否判断结果为根据脑电信号x_Pz(i)判断得出 的说谎与否判断结果；

步骤303中完成说谎与否判断后，还需根据各脑电信号x_As(i)分别进 行说谎与否判断；

其中，对任一个脑电信号x_As(i)进行说谎与否判断时，根据步骤302 中得出的该脑电信号x_As(i)的最大Lyapunov指数L_As’和关联维数D_As’， 所述处理器1调用差值比较模块对此时被测试者说谎与否进行判断：当该 脑电信号x_As(i)的最大Lyapunov指数L_As’小于步骤一中设定的与该脑电 信号x_As(i)对应的辅助测试用脑电电极的最大Lyapunov指数L_As且该脑电 信号x_As(i)的关联维数D_As’小于步骤一中设定的与该脑电信号x_As(i)对应 的辅助测试用脑电电极的关联维数D_As时，判断为此时被测试者没有说谎； 否则，判断为此时被测试者说谎；此时，所得出的说谎与否判断结果为根 据脑电信号x_As(i)判断得出的说谎与否判断结果；

步骤304中进行说谎与否判断结果输出之前，还需判断根据脑电信号 x_Pz(i)判断得出的说谎与否判断结果和根据各脑电信号x_As(i)判断得出的 说谎与否判断结果是否一致：当根据脑电信号x_Pz(i)判断得出的说谎与否 判断结果和根据各脑电信号x_As(i)判断得出的说谎与否判断结果均一致 时，进入步骤304；否则，所述处理器1输出本次测谎无效。

实际使用时，通过将根据辅助测试用脑电电极提取脑电信号的说谎与 否判断结果与根据脑电信号x_Pz(i)判断得出的说谎与否判断结果进行一致 性判断，弥补仅根据脑电信号x_Pz(i)判断得出的说谎与否判断结果的片面 性，确保说谎与否判断结果的准确性。

并且，所述辅助测试用脑电电极的脑电测谎判断阈值的设定方法与所 述Pz电极的脑电测谎判断阈值的设定方法相同。

对任一个所述辅助测试用脑电电极的脑电测谎判断阈值进行设定时， 过程如下：

步骤B1、按照常规的ERP实验方法，对被测试者随机赋予三种刺激， 三种刺激分别为探测刺激、无关刺激和靶刺激；三种刺激的测试次数均为 多次，其中无关刺激出现的概率为70％，探测刺激和靶刺激出现的概率均 为15％；

对被测试者赋予任一种刺激时，在对被测试者赋予刺激前的时间段t1 内和对被测试者赋予刺激后的时间段t2内，均采用所述As电极对被测试 者头部中央点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备3按照 预先设定的采样频率f对所述As电极提取的脑电信号同步进行采集且将 所采集的脑电信号同步传送至处理器1；

步骤B2、将赋予多次探测刺激时脑电信号采集设备3采集的多个脑电 信号x_As(i)进行叠加平均，得到探测刺激下的脑电信号X_As(i)，再按照步 骤301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X_As(i)的最大Lyapunov 指数L_AsM和关联维数D_AsM；

同时，将赋予多次无关刺激时脑电信号采集设备3采集的多个脑电信 号x_As(i)进行叠加平均，得到无关刺激下的脑电信号X’_As(i)，再按照步 骤301至步骤302中所述的方法计算得出脑电信号X’_As(i)的最大Lyapunov 指数L_Asm和关联维数D_Asm，详见图5和图6；

步骤B3、根据公式和公式计算得出 Lyapunov指数判断阈值L_As和关联维数判断阈值D_As。

步骤B2中所述的“叠加平均”指的是“求和后取平均值”。

其中，所述F3电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被 测试者头部左额的脑电电极；

所述F4电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部右额的脑电电极；

所述C4电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部右中央的脑电电极；

所述O2电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部右枕的脑电电极；

所述T8电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部右颞中的脑电电极；

所述P7电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部左后颞的脑电电极；

所述P8电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部右后颞的脑电电极；

所述Fz电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部额中点的脑电电极；

所述Cz电极为按照国际标准“10/20”电极安放方法布设在被测试者 头部中央点的脑电电极。

本实施例中，步骤303中所述处理器1调用最大Lyapunov指数计算 模块对当前分析处理周期内所采集脑电信号x_Pz(i)的最大Lyapunov指数 L_Pz’进行计算时，当前分析处理周期内所采集脑电信号x_Pz(i)为当前待处 理信号，所述当前待处理信号记作x(i)；

对当前待处理信号x(i)的最大Lyapunov指数进行计算时，过程如下：

步骤30311、重构相空间：先调用C-C算法模块计算得出当前待处理 信号x(i)的嵌入维数m和时间延迟τ，再对长度为N的脑电信号x_Pz(i)重 构相空间，获得m维相空间；

步骤30312、最大Lyapunov指数计算：调用小数据量法模块计算得出 当前待处理信号x(i)的最大Lyapunov指数。

其中，所述小数据量法模块的具体计算过程，详见2005年武汉大学 出版社出版的《混沌时间序列分析及其应用》一书，第四章Lyapunov指 数的数值计算方法中第5节小数据量方法及其改进，作者吕金虎。

所述C-C算法的具体计算过程，详见2005年武汉大学出版社出版的 《混沌时间序列分析及其应用》一书，第三章时间序列的重构相空间中第 4节C-C方法，作者吕金虎。

实际进行数据处理时，对当前待处理信号x(i)的最大Lyapunov指数 进行计算时，过程如下：

本实施例中，步骤30311中所获得的m维相空间 X_j＝(x_j,x_j+τ,...,x_j+(m-1)τ)，j为正整数且j＝1、2、3、…、M，M＝(m-1)τ；

所述的m维相空间X_j中包括m个点，m维相空间X_j中第h个点记作点 x_h，其中x_h＝x_j+(h-1)τ，h为正整数且h＝1、2、3、…、m；

本实施例中，步骤30312中调用小数据量法模块对当前待处理信号 x(i)的最大Lyapunov指数进行计算时，先找出步骤30311中所述m维相 空间X_j中各点的最邻近点；其中，点x_h的最邻近点记作x_h'，h'为正整数且 h'＝1、2、3、…、m，h'≠h且|h-h'|>P，P为对当前待处理信号x(i)进 行快速傅里叶变换计算得出的平均周期；再根据步骤30312中找出的所述 m维相空间X_j中各点的最邻近点，对步骤30311中所述m维相空间X_j中各 点的s个离散时间步后的距离分别进行计算；其中，点x_h的s个离散时间步 后的距离记作d_h(s)，d_h(s)＝|X_h+s-X_h'+s|，其中s为正整数且s＝1、2、3、…、 min(M-h,M-h')；然后，相对于每个s，求出所有h的lnd_h(s)的平均值y(s)； 其中，Q为非零d_h(s)的个数；最后，按照最小二乘法对 步骤30314中求出的所有h的lnd_h(s)的平均值y(s)进行处理，获得回归直线； 所获得回归直线的斜率为当前待处理信号x(i)的最大Lyapunov指数。

本实施例中，步骤302中所述时间序列关联维数计算模块为G-P算法 模块。

其中，G-P算法模块的具体计算过程，详见朱华、姬翠翠编著、2011 年科学出版社出版的《分形理论及其应用》一书，第2章分形维数中2.6.1 关联维数的定义和计算方法。

实际使用时，步骤一中所述脑电信号提取装置8为32导联脑电电极 或64导联脑电电极。

本实施例中，步骤一中所述脑电信号提取装置8为32导联脑电电极， 32导联脑电电极中各脑电电极的布设位置详见图3。

所述32导联脑电电极中的32个脑电电极分别布设在被测试者头部的 FP1、FP2、F7、F8、F3、F4、Fz、T7、T8、C3、C4、Cz、P3、P4、Pz、P7、 P8、O1、Oz、O2、FC1、FC2、CP1、CP2、FC5、FC6、CP5、CP6、M1、M2、 HEO和VEO点。其中，各导联的阻抗均小于5kΩ。

其中，64导联脑电电极中各脑电电极的布设位置详见图4，64导联脑 电电极中的64个脑电电极分别布设在被测试者头部的FP1、FPz、FP2、AF3、 AF4、F7、F5、F3、F1、Fz、F2、F4、F6、F8、FT7、FC5、FC3、FC1、FCz、 FC2、FC4、FC6、FT8、T7、C5、C3、C1、Cz、C2、C4、C6、T8、TP7、CP5、 CP3、CP1、CPz、CP2、CP4、CP6、TP8、P7、P5、P3、P1、Pz、P2、P4、 P6、P8、PO7、PO5、PO3、POz、PO4、PO6、PO8、CB1、O1、Oz、O2、CB2、 HEO(即“HEOG”)和VEO(即“VEOG”)点。

图3和图4中，“VEOG”表示垂直眼电，“HEOG”表示水平眼电。M1 和M2点为双侧乳突位置。

实际使用时，所述脑电信号提取装置8也可以仅采用Pz脑电电极， 投入成本低，经济实用。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是 根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构 变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。