论文部分内容阅读
研究一种基于自发性脑电信号的身份识别方法，采用小波变换的方法对脑电信号高效预处理，快速提取脑电信号的时域和频域特征（自回归滑动平均模型系数及功率谱密度），对BP神经网络算法和K近邻算法分类的结果进行比较。实验结果显示，我们的方法在一定的范围内，K近邻分类正确率高达94．21％，但耗时较长，而BP神经网络识别率略低，其分类耗时仅为0．18秒，进一步证明了在个体身份的识别中，自发性脑电信号可作为一种独立的生物特征进行应用。