基于小波分析和Welch算法的身份识别方法

摘要

本发明属于生物医学工程种神经工程学技术领域，一种基于小波分析和Welch算法的身份识别方法，包括以下步骤：刺激程序是按照某种想法用编程语言实现，并且要预先调试好、脑电信号采集：选取6个电极采集脑电信号，采集不同运动想象过程的受试者脑电信号、脑电信号预处理：脑电信号特征提取：脑电信号特征提取系统，提取每个受试者的脑电信号特征，主要是应用小波分析和Welch算法来对受试者进行特征提取，将未知的脑电数据输入神经网络进行识别和认证。本发明适合身体残疾，视觉缺陷等各类人群，有较好适用性。

主权项

基于小波分析和Welch算法的身份识别方法，其特征在于：包含以下步骤：步骤1：受试者的准备：受试者应该在被试的当天应该要保持头发不油腻，如果油腻应该洗头，并把头发吹干；步骤2：刺激程序的准备：刺激程序是用编程语言实现，并且要预先调试好；步骤3：脑电信号采集：主要是用受试者带上电极帽，原始脑电(EEG)信号是通过64导符合国际脑电图学会标定的10/20法的EEG放大器采集，采样率为250Hz，以左侧乳突为参考电极，带通滤波器通频带为1-50Hz，选取6个电极采集脑电信号，也就是国际脑电图学会标定的10/20国际标准中的C3，C4，P3，P4，O1和O2共6个电极位置，采集不同运动想象过程的受试者脑电信号；步骤4：脑电信号预处理：对信号进行公共平均参考，用严格线性相位的FIR滤波器对信号进行8-30Hz滤波；步骤5：脑电信号特征提取：脑电信号特征提取系统，提取每个受试者的脑电信号特征，主要是应用小波分析和Welch算法来对受试者进行特征提取，以获取特征向量；步骤6：脑电信号的识别：将未知的脑电数据输入神经网络进行识别，神经网络输出是否该受试者脑电数据。