基于主成分分析的心電圖特征提取及身份識(shí)別應(yīng)用.pdf

1、生物特征識(shí)別是指利用人體的生物特征進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)。人體的生物特征可劃分為生理特征（如指紋、面像、虹膜、掌紋等）和行為特征（如步態(tài)、聲音、筆跡等）。隨著安舫科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展和社會(huì)治安的日益需求，生物識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)成為國內(nèi)外研究和開發(fā)的一個(gè)熱點(diǎn)，已列入國家“十一五”科技攻關(guān)計(jì)劃。
　　 心電圖作為一種常用的臨床診斷工具，隨著其在計(jì)算機(jī)自動(dòng)診斷領(lǐng)域的發(fā)展，心電圖信號(hào)作為一種新興的生物識(shí)別特征也逐漸進(jìn)入人們的視線?；谛碾妶D信號(hào)

2、的普遍性、唯一性和穩(wěn)定性，將其作為生物識(shí)別特征被證明是可行的，但因其是一種比較新穎的生物識(shí)別技術(shù)，還有許多需要完善的地方。
　　 為了提高心電圖識(shí)別算法的效率，保證身份識(shí)別的準(zhǔn)確率，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，做了如下工作：
　　 (1)特征提取是生物識(shí)別技術(shù)中最困難的任務(wù)之一。本文不同于以往的心電圖基點(diǎn)特征提取方法，這些研究大多使用距離或幅度的差異來進(jìn)行特征分類。這些特征提取通常計(jì)算復(fù)雜，并且對(duì)于有些基點(diǎn)特征模糊的心電圖是

3、很難直接提取的。本文提出一種基于主成分分析的心電圖特征提取算法，通過截取多個(gè)循環(huán)周期的心電圖信號(hào)，計(jì)算其協(xié)方差矩陣及協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，選取最大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量形成特征向量空間，然后把單周期的心電圖信號(hào)映射到此空間，獲得一組系數(shù)向量用于鑒別，這樣就大大地降低了特征提取的復(fù)雜度，并且增大了心電圖身份識(shí)別的適用人群。
　　 (2)在對(duì)心電圖的預(yù)處理階段，采用FIR低通濾波器組進(jìn)行快速濾波，利用差分閾值法進(jìn)行R點(diǎn)的定位