【摘 要】
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心电图信号(ECC)受到设备、检测者心情等影响,含有噪声且特征具有高维性,为了提高了身份识别的正确率,提前出一种小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别算法.首先小波变换
【机 构】
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浙江大学计算机学院,浙江警官职业学院
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心电图信号(ECC)受到设备、检测者心情等影响,含有噪声且特征具有高维性,为了提高了身份识别的正确率,提前出一种小波变换和支持向量机相融合的ECG身份识别算法.首先小波变换对采集的心电图信号进行预处理,消除各种噪声;然后采用相关分析对ECG特征进行降维处理,消除冗余特征;最后将特征向量输入到支持向量机进行训练,建立基于ECG的身份识别模型.仿真结果表明,该方法提高了身份识别正确率和速度,有一种有效的身份识别算法.
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