[发明专利]基于多重分形消除趋势波动分析的CNV脑电测谎方法

摘要

本发明公开了一种基于多重分形消除趋势波动分形分析的CNV脑电测谎方法，该方法包括脑电信号采集、脑电信号预处理、脑电信号特征提取和脑电信号显示四部分。本发明利用多重分形消除趋势波动分形分析法对CNV脑电波进行特征提取，弥补了现有测谎技术对脑电信号局部自相似性和非平稳性分析的不足。同时利用软件分别采集实验组和对照组多个受试者脑电信号，将采集的脑电信号存储在预先设定的存储单元中，然后对同一受试者在不同状态下的脑电数据进行预处理和特征提取，对其预处理及特征进行分析和对比，从而给出合理的测谎结果。

主权项

1.一种基于多重分形消除趋势波动分析的CNV脑电测谎方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：脑电信号提取与同步放大通过导联脑电电极对被测者头部不同位置的脑电信号进行实时提取，然后通过脑电信号放大器对提取的脑电信号进行同步放大处理；步骤二：脑电信号采集与存储通过脑电信号采集设备对经步骤一同步放大处理的脑电信号按照预设的采样频率同步进行采集，并将所采集的脑电信号转换成对应编号的数字脑电信号Zi(t)后同步传送至处理器，存储于预先建立的存储单元，其中i＝1,2,…,m，m为采集被测者头部的部位总数；步骤三：脑电信号预处理对同一被测者在不同状态下存储的脑电信号进行预处理，预处理包括去除被测者的误操作、去除垂直和水平眼电伪迹以及噪声干扰；步骤四：脑电信号特征提取对预处理后的脑电信号进行分析，提取由奇异指数α0、分形谱差值Δf、分形谱宽度Δα及称性参数|B|构成的多重分形特征向量，实现脑电信号分类识别，然后对多重分形特征向量进行分析和比对，得出测谎结果。