基于小波分析的脑电密码计算方法

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1、第36卷第11期计算机工程2010年6月Vol.36No.11ComputerEngineeringJune2010·博士论文·文章编号：1000—3428(2010)11—0027—03文献标识码：A中图分类号：TP309.2基于小波分析的脑电密码计算方法胡剑锋，蒋德荣，尹晶海，穆振东(江西蓝天学院信息技术研究所，南昌330098)摘要：为有效提取脑电信号特征波，结合小波技术提出一种脑电特征波计算方法。对脑电信号进行小波分解，重构相关频段信号，提取特征波，并结合BP神经网络对其进行计算。实验结果表明，该方法有效

2、，对3个受试者的平均识别率大于80%，适合残疾人等各种人群。关键词：脑电信号；小波；脑电密码；BP神经网络EEGPasswordComputingMethodBasedonWaveletAnalysisHUJian-feng,JIANGDe-rong,YINJing-hai,MUZhen-dong(InstituteofInformationTechnology,JiangxiBlueskyUniversity,Nanchang330098)【Abstract】Amethodwhichusedwaveletpac

3、kageisputforwardtoextractthefeatureofEectroencephalogram(EEG)signalsmoreefficiently.Withthehelpofwavelet,theoriginalEEGsignalsaredecomposedandrecomposedattherelatedfrequencyrange,whichisinordertofeatureextraction,andcomputedwithBPneuralnetworktechnology.Exper

4、imentalresultshowsthatthewaveletcanextractthefeaturewavesefficiently,whichareobtainedwithmorethan80percentidentificationrateforthreeparticipators,personidentificationcanbeusedbypersonswithdisabilitiesandthegeneralpublic,ithasbetteradaptation.【Keywords】Eectroe

5、ncephalogram(EEG)signal;wavelet;EEGpassword;BPneuralnetwork1概述警报声触发十字在当今信息化时代，如何准确鉴定一个人的身份、保护箭头十字十字信息安全，已成为一个必须解决的关键社会问题。传统的身黑屏训练份认证由于极易伪造和丢失，越来越难以满足社会的需求，目前最为便捷与安全的解决方案是生物识别技术。脑电密码012345678时间/s技术指利用人体脑电特征进行身份认证的一种技术，以方图1数据记录过程便、快捷、安全、可靠等优点成为未来替代钥匙、密码、智3特征提取能

6、卡等传统技术的最好选择。它具有不易遗忘、防伪性能好、每人有4类运动想象活动，分别为想象左手、右手、腿[1]不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。和舌运动，本文在每类想象中取20个样本进行数据分析。在[2]小波变换是一种信号的时间—尺度分析方法，它具有特征提取之前，对脑电信号进行公共平均参考后预处理后，多分辨率分析的特点，而且在时域频域都具有表征信号局部用严格线性相位的FIR滤波器对信号进行8Hz~30Hz滤波，特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时通过以下信号转换方法提取多元的运动想象脑

7、电特征，具体间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。本文采用特征提取算法如下。基于小波脑电信号的方法来对受试者进行身份识别，只用与3.1小波理论运动想象有关的电极信号进行数据分析。根据前期的研究成一般来说，传统的信噪分离只能得到某一频段的信息，[3-4]果，将已研究的有关运动想象脑电的多种信号处理方法结而采用多分辨率分析和小波分析的方法，相当于同时采用多合来提取多元特征，借助神经网络等进行信息的特征组合，个滤波器得到不同频段的信息，并同时保留了信息的时间特从而实现脑电密码的计算。性。因此，在了解所需要的频带的

8、情况下，通过小波分解，2数据描述只保留所需要频带的小波变换结果，将其他频带结果置零，本文所用的脑电数据是Graz大学生物医学工程研究所公布的一组Graz-BCI数据，采用DataIIIa数据集中的3组数基金项目：江西省科技厅2008年度青年科学基金资助项目“基于移据：K3b,K6b,L1b，每人20个样本，共60个样本。动平台的脑机接口研究”(2008GQS0003)；江