用于身份識別的心電信號關(guān)鍵特征研究.pdf

1、現(xiàn)代社會已經(jīng)對互聯(lián)網(wǎng)空前依賴，在這虛擬的電子社會中的身份識別成為重要的安全問題。區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)字、符號組成的密碼，目前已有的基于生物特征（如指紋、虹膜、人臉、聲音、步態(tài)、掌紋等）的身份識別方法已被廣泛應(yīng)用。然而，這些特征可能被仿冒。心電信號（Electrocardiogram，ECG）這種具有“活性”的生物特征逐漸成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　基于心電特征身份識別的關(guān)鍵研究內(nèi)容是特征選擇與特征識別，它們直接影響身份識別的準(zhǔn)確率。本文基

2、于ECG波形基準(zhǔn)點(diǎn)計(jì)算獲得用于識別的ECG特征，提出了一套用于心電信號身份識別的關(guān)鍵特征集合的選擇策略，包括初始特征集合確定，特征貢獻(xiàn)率排序，關(guān)鍵特征集合確定三部分研究內(nèi)容。
　　本文結(jié)合該領(lǐng)域國內(nèi)外學(xué)者研究成果的共識以及臨床醫(yī)學(xué)中標(biāo)準(zhǔn)心電特征描述，確定了涵蓋間期類特征（如心率、QRS間期等）、幅值特征（如P波幅值等）、斜率特征（如QR斜率等）和面積特征（如三角形SS'T面積），共計(jì)四類、26個特征的初始特征集合。在具體的研究中，

3、利用人工手動準(zhǔn)確標(biāo)記基準(zhǔn)點(diǎn)后，計(jì)算并獲得特征，再利用逐步判別法推導(dǎo)出這些特征在身份識別中的理想貢獻(xiàn)率。
　　進(jìn)一步，為了探究心電基準(zhǔn)點(diǎn)自動識別準(zhǔn)確率對身份識別的影響，本文利用小波變換方法自動檢測基準(zhǔn)點(diǎn)并統(tǒng)計(jì)識別準(zhǔn)確率，再利用這些準(zhǔn)確率推算出特征的可信率（準(zhǔn)確率）。然后，結(jié)合特征在身份識別中的理想貢獻(xiàn)率，最終獲得特征實(shí)際貢獻(xiàn)率排序以及穩(wěn)定的關(guān)鍵特征集合。
　　本文工作采用如下實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：1，PTB心電數(shù)據(jù)庫（Physikalis