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随着嵌入式及无线网络通信等技术的发展,生物电信号的采集设备也逐渐向着便携、可穿戴的低功耗设备发展,信号检测难度日益减小,一些基于生物电信号远程身份识别的便携式设备也成为了研究的热点。但是,这些设备资源有限,若采用传统的奈奎斯特采样方法对信号进行采集,将会给这些设备带来一定压力。压缩感知是近年来提出的一种数据压缩采集方法,对数据的采样和压缩是同步完成的,避免了资源浪费,符合可穿戴的便携式设备体积小,功耗有限的要求。本文针对便携式远程生物电信号身份识别设备资源有限问题,研究了基于压缩感知的生物电信号压缩重构方法。以生物电信号中的心电信号(Electrocardiogram,ECG)和脉搏信号(Photoplethysmography,PPG)为研究信号,构造了一种Kasami小集合序列确定性测量矩阵,并设计了一种改进的分段弱正交匹配追踪算法对信号进行压缩重构,最后从重构后的信号中提取特征值用于身份识别,进一步分析论文所提方法的准确性。本文主要研究内容如下:(1)研究了ECG和PPG信号在正交稀疏基与K-SVD构造的冗余字典下的重构性能。实验结果表明:K-SVD构造的冗余字典的重构效果优于单个正交稀疏基。对比了常用测量矩阵下两种信号的重构质量,并构造了一种Kasami小集合序列确定性测量矩阵。实验结果表明:ECG和PPG信号进行压缩重构时,Kasami小集合序列测量矩阵的性能虽不及高斯随机测量矩阵,却优于托普利兹测量矩阵。而Kasami小集合序列测量矩阵作为确定性测量矩阵,比高斯矩阵易于硬件实现;(2)针对正交匹配追踪算法需要稀疏度作为先验信息和重构效率不足的问题,将分段弱正交匹配追踪算法用做两种生物电信号的重构算法。针对分段弱正交匹配追踪算法重构质量不稳定和重构精度不高的问题,设计了一种改进的分段弱正交匹配追踪算法。仿真结果表明:改进的分段弱正交匹配追踪算法重构精度更高,重构效果稳定且保持了分段弱正交匹配追踪算法重构效率高的特点,可用于ECG和PPG信号压缩重构;(3)采用所提压缩感知方法对信号进行压缩重构,将重构后的ECG和PPG信号分别提取特征值用于身份识别。结果表明:重构前后的识别率相同,表明论文所提方法用做两种生物电信号压缩重构的有效性及压缩感知在便携式生物电信号身份识别设备中的实用性。