在生活中,为了进行身份认证,生物特征识别技术得到了广泛应用,其中最常用的是指纹、人脸、虹膜和视网膜识别。但指纹容易仿造,同样某些职业人群会因为指纹模糊而造成影响;在人脸识别方面,如今产生的整容或化妆等问题会对辨识造成很大的困扰;在虹膜识别方面,对镜头精度依赖性非常高;在视网膜识别方面,激光会对检测者身体造成伤害。相比之下,OAE(耳声发射)信号因其产生与听觉外周系统整体密切相关,不易仿制,具有安全性好、可靠性高等特点。本文拟采用Wiener核来对OAE信号建模,但随着阶数及采样点数的增加,核值计算量呈指数形式增长,因此提出了基于折叠递推原理的快速算法,在一至三阶、一至五阶核计算中乘法计算量优化比例均可达到90%以上。而后将其用于非线性模拟电路特征提取中,与通过现有Wiener核计算方法获取的核值图一致,且快速算法仿真时间较短,验证了其有效性。耳声发射模型属于一种非线性系统,建模主要通过分别对刺激声及输出TEOAE信号进行等时间间隔采样448点,而后运用本文提出的折叠递推快速算法提取其Wiener核作为模型。通过改变刺激声频率,比对本文TEOAE模型与检测系统输出耳声发射信号,具有很好的一致性,验证了建模的正确性。为获取TEOAE建模所需耳声发射信号,本文设计了基于ATmega128单片机的耳声发射检测系统,其中硬件部分包括诱发刺激声单元、信号处理单元与采集单元以及数据存储单元等,软件部分主要用来实时显示TEOAE波形与实现折叠递推算法。在实验部分,首先对50位实验者的TEOAE信号建立二阶Wiener核模型,30天后以随机顺序重复测量计算50位实验者的二阶Wiener核,进行实验者识别,准确率达96%,证明了本文所提方案的可行性,可以用于身份识别。