基于小波分解和数据融合方法的ECG身份识别
杨向林1
严洪1
李延军1
魏莉2
孙即祥3
1.中国航天员科研训练中心,北京,1001932.北京工业大学北京市嵌入式系统重点实验室北京1000223.国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙,410073
摘要：目的 研究一种新的基于ECG的身份识别方法.方法 选取35位健康人ECG波形的波形特征、小波特征和融合特征作为特征向量,通过相关系数阈位法进行ECG身份识别.结果 对35位被试者的另外40段数据进行身份识别验证,基于波形特征、小波特征、融合特征的身份识别正确率分别为82.5%、87.5%、95%.采用小波特征身份识别的正确率优于波形特征的正确率,而采用融合特征识别的正确率优于其他两种特征的正确率.结论 实验表明,基于ECG的身份识别技术是可行的,可以和指纹等多种生物特征联合使用开发多导生物识别系统,并且本文所提方法算法简单,实时性好,准确度高.
关键词：ECG身份识别波形特征小波特征融合特征相关系数
分类号：R857.3(航空航天医学)TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：中国航天医学工程预研项目(SJ200903)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 296-301 )
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