[发明专利]基于多导脑电信号峭度的测谎方法

摘要

本发明公开了一种基于多导脑电信号峭度的测谎方法，包括对各个导联脑电信号的峭度进行计算，然后对多导脑电信号的峭度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，利用有差异的电极的峭度指标构建特征向量，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练，通过多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行各个预处理操作后，利用峭度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电信号的峭度，并作为输入送入到训练好的分类器中，得到测谎结果。该方案基于脑神经信号，大大降低了测试时需要的刺激次数，最终经过测试，测谎准确率得到很大提高。

主权项

1.一种基于多导脑电信号峭度的测谎方法，其特征在于，包括如下步骤：1)通过多导联脑电电极分别对诚实和说谎两类受试者的脑电信号进行实时提取，分别得到两类受试者的多导联脑电信号并保存；2)选取步骤1)得到的受试者的各个导联脑电信号依次进行滤波、分割、基线校正、去伪迹和叠加平均预处理操作，得到两类受试者各个导联说谎刺激对应的脑电信号，形成数据集；3)分别计算上述预处理后两类受试者的刺激响应的数据集中每一导脑电信号的峭度；峭度的计算公式为：设x_i为采集到的振动信号序列，i＝1，2，...，N，峭度X_RMS为均方根值，N为信号x_i的采样点数，本发明中N＝800；4)然后对多导脑电信号的峭度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，利用具有显著性差异的电极的峭度指标构建特征向量作为样本数据，通过样本数据对初始机器学习模型进行K折的基于受试者的交叉验证，获得具有最佳参数组合的分类器；5)通过步骤1)的多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行步骤2)的预处理操作后，利用步骤3)的峭度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电信号的峭度构建特征向量，并作为输入送入到步骤4)得到的具有最佳参数组合的分类器中，得到测谎结果。