1.基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一，脑电信号提取与同步放大：通过64导联脑电电极(1)对被测者头部64个部位的脑电信号分别同时进行实时提取，且通过脑电信号放大器(2)对64导联脑电电极(1)所提取的64路脑电信号同步进行放大处理；根据64导联脑电电极(1)中各导联脑电电极的布设位置相应对各导联脑电电极所提取的脑电信号进行编号；

步骤二，脑电信号采集：通过64导联脑电信号采集设备(3)按照预先设定的采样频率对经脑电信号放大器(2)放大后的64路脑电信号同步进行采集，并将所采集的64路脑电信号转换成对应编号的64路数字脑电信号Zi(t)后同步传送至处理器(4)，其中i＝1、2、3…64；

步骤三，脑电信号接收与同步存储：处理器(4)将所接收到的64路数字脑电信号Zi(t)分别对应存储至存储器(6)内预先建立的存储单元内，且对各存储单元内所存储的上一个所采集信号进行替换，以对各存储单元内所存储信息进行实时更新；

步骤四，脑电信号预处理：对存储单元内的64路数字脑电信号Zi(t)进行去除眼电伪迹和去除电压幅值超过±100uv的脑电信号伪迹操作，然后带通滤波；

步骤五，脑电信号叠加平均：对预处理之后的64路数字脑电信号Zi(t)按照不同的刺激类型进行分段，每种刺激分段时间间隔为刺激出现前200ms到刺激出现后1000ms，获取每一段的多个采样点，然后将多个采样点进行叠加平均得出64路数字脑电信号Zi(t)对应的ERP脑电信号数据 和 其中 为探测刺激对应的ERP脑电信号数据、 为无关刺激对应的ERP脑电信号数据；

步骤六，脑电信号样本熵特征值提取：利用样本熵算法计算探测刺激和无关刺激对应的ERP脑电信号数据的样本熵值，分别记为 和 接着计算探测刺激和无关刺激ERP脑电信号数据样本熵值差的绝对值，记为步骤七，说谎与否状态判断：将Ki值与预设的阈值T进行比较，小于T则判定没有说谎，大于等于T则判定说谎；阈值T为通过获取多组被测者接受到探测刺激和无关刺激时样本熵差值绝对值的平均值，以及探测刺激样本熵值、无关刺激样本熵值、样本熵差值绝对值在各导联处的数据分布特点，并对这些数据进行统计分析得到，阈值T为判断说谎与否的临界值。

2.根据权利要求1所述的基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于：所述预设的阈值T＝0.01。

3.根据权利要求1所述的基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于，所述样本熵的计算步骤如下：

1)探测刺激/无关刺激ERP脑电信号数据为x(1)，x(2)，…，x(N)共N个点；

2)按序号连续顺序组成一组m维矢量：从Xm(1)到Xm(N-m+1)，其中Xm(i)＝[x(i)，x(i+1)，…x(i+m-1)](i＝1，2，…，N-m+1)；  (1)

3)定义矢量Xm(i)和Xm(j)间的距离d[Xm(i)，Xm(j)]为两者对应元素中差值最大的一个，即：d[Xm(i)，Xm(j)]为两者对应元素中差值最大的一个，d[Xm(i)，Xm(j)]＝max(|x(i+k)-x(j+k)|)，i，j＝1，2，…，N-m+1；i≠j；k＝0，1，…，m-1；  (2)

4)给定阈值r(r>0)，对每个i值统计d[Xm(i)，Xm(j)]小于r的数目即模版匹配数并计算该数目与总矢量个数的比值，记作 即

5)求其对于所有的i的平均值，用Bm(r)表示，即

6)将维数增加1，即组成m+1维矢量重复步骤2)～5)，并分别用 和Bm+1(r)表示；

7)计算样本熵

SampEn(m，r，N)＝-ln[Bm+1(r)/Bm(r)]

式中：SampEn(m，r，N)为样本熵估计值的表达式；m为嵌入维数；r为相似容限；N为数据序列长度。

4.根据权利要求1所述的基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于：所述采样频率为500Hz～20000Hz。

5.根据权利要求1所述的基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于：所述采样频率为1000Hz，每种刺激每一段得到1201个采样点，将1201个采样点进行叠加平均得出64路数字脑电信号Zi(t)对应的ERP脑电信号数据 和

6.根据权利要求1所述的基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于：所述滤波频率为0Hz～400Hz。

7.根据权利要求1所述的基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于：所述滤波频率为0.1Hz～30Hz。

8.根据权利要求1所述的基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，其特征在于：提取被测者头部脑电信号时，只提取与N400有关的11个电极F3、F1、Fz、F2、F4、FC1、FCz、FC2、C3、C1和Cz的脑电信号。