【摘 要】
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ECG信号由于其唯一性,在身份识别中得到了越来越广泛的应用。但以往的研究基本只讨论在平静状态或不同情绪下的身份识别,没有考虑个体在运动中及运动后的识别情况。本文针对这个问题,研究在平静和运动状态混合下ECG身份识别的特征向量选取问题。实验分别提取QRS等特征点组成的形态特征、核主成分以及两者的融合特征,利用支持向量机(SVM)进行识别测试。其中训练使用平静状态下的数据,测试则使用平静与运动状态混合
【机 构】
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浙江大学超大规模集成电路设计研究所,西湖电子集团有限公司医务室
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ECG信号由于其唯一性,在身份识别中得到了越来越广泛的应用。但以往的研究基本只讨论在平静状态或不同情绪下的身份识别,没有考虑个体在运动中及运动后的识别情况。本文针对这个问题,研究在平静和运动状态混合下ECG身份识别的特征向量选取问题。实验分别提取QRS等特征点组成的形态特征、核主成分以及两者的融合特征,利用支持向量机(SVM)进行识别测试。其中训练使用平静状态下的数据,测试则使用平静与运动状态混合的数据集。实验结果显示当ECG身份识别扩展到平静和运动状态混合的情况下,形态特征和KPCA融合的特征有最
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