【摘 要】
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由于人的心脏是一个复杂的非线性混沌系统，利用多重分形分析手段来研究心电（electrocardiosignal,简称ECG）的混沌也是一种趋势.文章利用质量指数、多重分形谱两个概念，定性地分析了心电信号具有多重分形特性.并利用质量指数对称度、多重分形谱宽度、最大最小概率子集分形维数差、多重分形谱非对称指数作为心跳周期的多重分形特征，结合支持向量机（Support Vector Machine,简称
【基金项目】
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国家自然科技基金项目（52063002）； 江西省教育厅科技项目（190772）； 江西省研究生创新专项资金项目（YC2021-S739）；
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由于人的心脏是一个复杂的非线性混沌系统，利用多重分形分析手段来研究心电（electrocardiosignal,简称ECG）的混沌也是一种趋势.文章利用质量指数、多重分形谱两个概念，定性地分析了心电信号具有多重分形特性.并利用质量指数对称度、多重分形谱宽度、最大最小概率子集分形维数差、多重分形谱非对称指数作为心跳周期的多重分形特征，结合支持向量机（Support Vector Machine,简称SVM）在3个心电数据库进行仿真测试.测试得到的心跳判别结果通过多数投票规则以判断受测者的身份，身份识别率达到96.67%,是一种可行的识别方法.
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