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一种心电异常状态下基于ECG多模板匹配的身份识别方法
- 专利权人:
- 清华大学深圳研究生院
- 发明人:
- 张跃,王召
- 申请号：
- CN201410313480.7
- 公开号：
- CN104102915B
- 申请日:
- 2014.01.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种心电异常状态下基于ECG的多模板匹配身份识别方法,属于生物特征身份识别技术领域,将待识别用户的心电数据与模板库中注册用户的数据进行比较,获得身份识别结果。该方法的关键技术包括:心电信号预处理,用于消除噪声干扰;心电信号分解,分离出每个周期的心电波形;标准化处理,分别在时间和幅值尺度上标准化;特征提取,利用小波变换提取特征,ISODATA算法进行聚类分析,进而构建ECG模板库;相关性分析,计算ECG测试数据与各模板的相关性,选择最佳匹配模板,最终获得身份识别结果。本发明提出的多模板匹配身份识别方法,利用人体内蕴的心电信号识别身份,并且将异常状态下的ECG数据考虑在内。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
