一种跨域心电图生物特征身份识别方法
- 专利权人:
- 北京交通大学
- 发明人:
- 郭宇春,孙欢,陈滨,陈一帅
- 申请号：
- CN201910505119.7
- 公开号：
- CN110192864A
- 申请日:
- 2019.12.06
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种跨域心电图生物特征身份识别方法。该方法包括:建立ECG数据集,从ECG数据集中选取数据样本信号;对数据样本信号进行时域特征、频域特征和能量域特征提取;利用改进后的CNN卷积神经网络构建ECG生物特征身份识别模型,将数据样本信号的时域特征、频域特征和能量域特征输入到ECG生物特征身份识别模型,得到数据样本信号的ECG生物特征身份识别结果。本发明的跨域ECG生物特征身份识别方法即使训练时间和应用时间之间的间隔足够大,也可以有效地提高ECG生物特征身份识别的准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
