【摘 要】
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本文针对基于分类器组合的ECG信号进行了身份识别算法的研究,通过无基准点的方法来提取QRS波形,HOAC、DWT、PCA特征提取和分类器组合算法相结合的方法,该算法对身份识别的准
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本文针对基于分类器组合的ECG信号进行了身份识别算法的研究,通过无基准点的方法来提取QRS波形,HOAC、DWT、PCA特征提取和分类器组合算法相结合的方法,该算法对身份识别的准确率进行提高。通过对比实验得出,在组合规则中,中值规则和乘法组合形式的分类器的效果最好,相比通过单一特征提取的分类效果更好,分类的错误率也较比同类论文有了一定程度上的降低。实验验证,本文研究的的号身份识别算法分类识别精度高,而且实现更加容易,为今后基于ECG身份识别的研究提供了良好的支持。
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