【摘 要】
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随着科学技术的发展,信息技术在方便人们生活的同时,也带来了个人信息安全问题。现有的生物特征身份识别具有易被盗、易伪造或模仿、不稳定等缺点。基于心脏信号的身份识别相较于现有的生物特征识别具有更加隐蔽、安全、稳定等优势,已经成为目前研究的热点之一。本文主要研究和设计一种可穿戴的生物电信号身份识别系统,将心脏信号中的心电信号(Electrocardiogram,ECG)和脉搏信号(Photoplethy
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随着科学技术的发展,信息技术在方便人们生活的同时,也带来了个人信息安全问题。现有的生物特征身份识别具有易被盗、易伪造或模仿、不稳定等缺点。基于心脏信号的身份识别相较于现有的生物特征识别具有更加隐蔽、安全、稳定等优势,已经成为目前研究的热点之一。本文主要研究和设计一种可穿戴的生物电信号身份识别系统,将心脏信号中的心电信号(Electrocardiogram,ECG)和脉搏信号(Photoplethysmography,PPG)作为研究对象,通过对两种信号特征特点的研究,对基于压缩感知的可穿戴远程持续身份识别系统进行了设计,实现了基于ECG信号和PPG信号的身份个体识别。本文的主要研究内容包括:(1)设计了可穿戴式心脏信号采集系统,实现了对人体心电信号和脉搏信号的持续性采集,同时避免了采集系统对个体活动的约束。系统电路主要包括:心电电极传感器、光电容积脉搏传感器、模数转换电路、STM32控制电路、电源电路、蓝牙传输电路等。该系统硬件电路结构简单,测量精准,且便于携带。(2)通过K-SVD构造冗余字典,并与离散余弦变换进行了对比,最佳稀疏表示方法采用冗余字典实现。分析了不同观测矩阵在该系统中的优劣势,基于随机特性、功耗较小和易于硬件实现的优势构造了稀疏二进制随机观测矩阵。研究了基于边界优化的块稀疏贝叶斯学习(BSBL-BO)算法和分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法下ECG和PPG信号的重构性能。(3)对ECG信号和PPG信号的噪声来源和波形特征进行了分析,对两种心脏信号采用小波变换的方法去噪。根据两种信号的不同特点设计了不同的特征提取方案,得到了稳定、准确的信号特征,通过支持向量机对个体进行分类识别。实验结果表明基于两种心脏信号的身份识别均达到了较高的识别率,最后对本文采用的压缩重构方案应用于身份识别系统中的可行性进行了分析。
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