EEG 特征选择及 Lyapunov 指数在 EEG 生物特征识别中的应用

基于摘要分析。本研究面向智能设备环境中的 EEG 生物特征识别，提出兼顾被试内低变异与被试间高区分度的特征选择准则，并评估最大 Lyapunov 指数作为个体身份特征的可行性。 数据来自七名被试的十六通道 EEG：每次进行两分钟闭眼静息态记录，每名被试在数天内至少记录五次。作者提取功率谱密度与最大 Lyapunov 指数，前者描述频域特征，后者用于表征信号的非线性动力学特性。特征选择采用由三类方差构成的 criteria index（CI），但摘要未提供三类方差的具体定义、组合公式或筛选阈值。 作者通过统计 t 检验及线性 SVM 的初步分类测试评估特征选择，报告在该七名被试身份识别实验中 Accuracy 为 94.9%；仅使用 T4、F4 两个 EEG 通道的最大 Lyapunov 指数时，作者报告 Accuracy 为 85.5%。摘要未明确前一结果对应的具体特征组合，也未说明训练与测试如何按记录时段或日期划分，因此不能将这些结果直接认定为 Cross-session 性能；多日采集本身不等于跨天独立测试。 其可核对的技术价值在于将特征的重复记录稳定性与身份区分能力共同纳入筛选，并探索低通道数非线性特征的识别潜力。复现需核对 EEG 预处理、最大 Lyapunov 指数估计参数、CI 计算方式、特征选择与数据划分的先后关系，以及 SVM 设置。样本仅覆盖七名被试，面向更多用户或更长时间跨度的适用性尚未验证；完整实验协议、消融及统计信息尚未验证。本研究任务是个体身份识别，不能据此推断运动想象等 BCI 任务的解码效果。