基于稀疏表示的心电身份识别方法研究

发布时间：2021-05-31 18:51

　　对于传统的身份识别,大多数方法是基于先验知识和基于令牌的,这种方法通常使用密码,身份证号码或其他保密性信息,但是这些信息容易被遗忘、盗取或者分享;为了增强身份识别的安全性,生物特征识别技术被广泛使用在许多领域。心电信号作为生物特征的一种,其他特征相比,它具有普适性、判别性、以及不易被伪造等特点,而且仅存在于有生命的个体中。然而,心电信号较易于受到许多因素的干扰,包括外部因素和个体内部自身的因素,导致心电信号稳定性低,是心电身份识别中遇到的主要问题。本文提出了一种基于共性和个性化子字典的稀疏表示算法,进行心电信号的身份识别。在此方法中,首先,通过对数据库中所有个体的心电信号的观察,多个个体的心电信号在波形的走势等方面具有很多的相似性,所以通过构造每个个体的个性化字典和对于数据库中所有个体的共性字典,使得心电信号的稀疏表示,尽可能的将其包含的共性信息和判别性信息分割开来,使得到的特征表示在身份识别方面更具有判别性;其次,每个个体的个性化字典也要尽可能的独立,以保证稀疏表示的判别性;而且,在测试阶段为了保证稀疏表示系数的分布情况,在稀疏表示上加入混合范数约束,使得稀疏表示系数的分布,尽可能与... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１?一个理想的心电信号的心动周期??

山东大学硕士学位论文??幅度较大，包含了大部分心电信号的信息。通过对心电信号的观察以及了解并进??行相关实验，发现ＱＲＳ波群是心电信号中较为稳定的波段，从医学角度来看，??这也是ＱＲＳ波群产生原理的必然表现，而且由于其包含了大部分心电信号的信??息，所以，ＱＲＳ波群在心电身份识别方面较其他波更稳定具有判别性。??Ｓ??图１－１?一个理想的心电信号的心动周期??１．３心电身份识别的主要流程??心电身份识别算法一般来说主要包含以下三个阶段：心电信号的预处理阶段，??心电信号的特征提取阶段以及最后心电信号的识别匹配阶段，具体流程如图１－２??所示。??￣训练集￣?，????心电信号??????????信号预处理二二特征提取＿?识别匹配一■识别结果??测试集＂＂＂??１￣——????心电信号??????图１－２心电身份识别的主要流程??心电信号的预处理。心电信号在获取过程中，容易受到许多因素的影响，不??仅包括受测者自身的内部因素，还包括若干外部因素。对于心电信号采集过程中??的外部因素，例如有采集设备的电极放置位置等，另一方面对于受测者自身内部??因素造成的噪声，例如相关因素例如身体运动状态，心情等；总结来说，采集到??的心电信号中容易受到的干扰主要有：由呼吸和身体状态变化导致的基电漂移，??电源工频千扰，由心脏以外的其他肌肉收缩引起的肌电图噪声等［１３］。所以，在初??始阶段对心电信号进行适当有效的去噪工作是非常必要的。另外对于心电信号的??４??

山东大学硕士学位论文??２．２方法描述??２．２．１稀疏表示概述??稀疏表示最早可追溯于２００６年Ｄｏｎｏｈｏ提出的压缩感知［４４１压缩感知理论??表明，如果一个信号在某个域是稀疏的或者是可以被压缩的，那么这个信号可以??通过稀疏域中的少量元素来进行原信号的重构。稀疏表示对于信号特征提取的有??效性，也使得它在多个领域引起了广泛的关注，例如图片分类，图像去噪，人脸??识别等方面。??Ｉ?＾??ｎ??＊？?：?：?：?：?？?ｊ?１??ｍ＆Ｕｍ??Ｄ?－Ｊ??■ｉ??ａ??图２－１经典稀疏表示模型??经典的稀疏表示模型如图２－１所示，其中；ｔ?ＧＭｌｘｎ表示原信号，矩阵Ｄ?ｅ??Ｋｎ＃表示字典矩阵，信号ｘ通过字典Ｄ得到的稀疏表示用向量ａ?ｅ?来表示，??其中在向量《中，白色部分代表向量中的零元素，深颜色部分代表非零元素，从??图中可以看出，向量ａ中非零元素的个数远小于零元素的个数，这也就是说向量??ａ是稀疏的；另外字典￡＞中称之为过完备字典；稀疏表示是一种特征表??示方法，通过原信号训练得到一个过完备字典，在此子空间下得到原信号的稀疏??表示，这种表示方法希望用尽可能少的字典原子的加权和表示原信号，每个字典??原子所对应的权重即为稀疏表示中的系数，数学上的形式化表示如公式（２－１）所描??述，由于范数为ＮＰ－ｈａｒｄ问题，所以在实际应用过程中，一般使用匕范数进行??约束求解。??ｍｉｎ｜｜ｘ－Ｄａ｜｜｜?ｓｔ．?｜｜ａ｜｜〇?＜?ｋ?（２－１）??１２??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于稀疏编码的手指心电信号身份识别算法[J]. 林娟,赵治栋,孙淑强.  传感器与微系统. 2017(02)



本文编号：3208780