基于非负矩阵分解的心电身份识别方法研究

发布时间：2021-10-20 11:11

　　心电图（ECG）作为一种重要的生命体征,在生物特征识别领域具有很强的鉴别能力。有研究显示心电信号在不同的个体之间具有差异性,并且每个人的心电信号在一段持续的时间内不会发生较大变动。随着微型传感器技术的发展,心电信号的采集愈发方便。因此心电信号满足生物特征识别的前提,是一种较为安全的、可靠的身份识别技术,具有很好的应用价值。基于心电信号的身份识别（简称心电身份识别）技术虽然具有一些优势,但是现有的识别技术仍然有很多需要克服的难题。如何更好地去除干扰信息,提取具有高度辨别性的心电身份识别特征是目前亟待解决的问题之一。针对上述问题,本文以非负矩阵分解（NMF）为主要技术手段,提出了两种心电身份识别方法,一种是基于非负矩阵分解的心电身份识别方法,另一种是基于图非负矩阵分解（GNMF）和稀疏表示的心电身份识别方法。基于非负矩阵分解的心电身份识别方法通过对心电信号的重构,强化了心电信号QRS波段的作用,有利于提取更具有辨别力的心电特征。将重构后的心电信号加上一个正值,变换为正值心电信号,以满足非负矩阵分解的非负性约束,保证了分解后的基矩阵和系数矩阵中的元素都是正值,保证了矩阵的稀疏性。在非负矩阵分... 

【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】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 心电信号简介
        1.2.1 心电信号的产生原理
        1.2.2 心电信号的波形介绍
    1.3 心电身份识别研究
        1.3.1 可行性分析及其优势
        1.3.2 心电身份识别的流程
        1.3.3 研究现状
    1.4 研究内容与创新
    1.5 论文的组织结构
第2章 基于非负矩阵分解的心电身份识别方法
    2.1 问题的提出
    2.2 方法描述
        2.2.1 心电信号预处理
        2.2.2 基于非负矩阵分解的心电特征提取
        2.2.3 类模板的构建和匹配方法
    2.3 实验与分析
        2.3.1 实验数据库和设置
        2.3.2 度量标准
        2.3.3 实验
    2.4 本章小结
第3章 基于图非负矩阵分解和稀疏表示的心电身份识别方法
    3.1 问题的提出
    3.2 方法描述
        3.2.1 心电信号预处理
        3.2.2 基于图非负矩阵分解的心电特征提取
        3.2.3 基于稀疏表示的特征匹配
    3.3 实验与分析
        3.3.1 实验数据库和设置
        3.3.2 度量标准
        3.3.3 实验
    3.4 本章小结
第4章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
攻读学位期间取得的其他成果
攻读学位期间参加的项目
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3446804