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为了克服当前基于P300的测谎方法训练时间长、个体识别准确率不够高的缺点,提出了将主成分分析（Principal component analysis,PCA）和极端学习机（Extreme Learning Machine,ELM）相结合的PCA_ELM测谎方法.该方法使用典型的三刺激测谎范式,记录30名随机划分的撒谎和无辜者在Pz电极上的脑电（EEG）信号,选择探针刺激响应并对每名受试者的每5个响应波形进行平均,然后对两类信号提取小波特征.PCA被用于对原始特征空间进行特征选择.降维后的特征样本被送到E