基于心电图的身份识别鲁棒性研究

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1、硕士学位论文基于心电图的身份识别鲁棒性研究THEIDENTIFICATIONROBUSTNESSRESEARCHOFECG刘琳琳哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：004.9密级：公开工学硕士学位论文基于心电图的身份识别鲁棒性研究硕士研究生：刘琳琳导师：曾国坤申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2016年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:004.9DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTHE

2、IDENTIFICATIONROBUSTNESSRESEARCHOFECGCandidate：LinlinLiuSupervisor：Kuo-KunTsengAcademicDegreeAppliedfor：MasterDegreeinEngineeringSpecialty：ComputerScienceandTechnologyAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：June,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文

3、摘要在物联网迅速普及的今天，心电图（Electrocardiogram，ECG）信号身份识别在可穿戴设备上的应用有巨大的前景。由于可移动设备的特点，要求ECG信号采集设备的集成度较高，采集的数据没有医学设备那么精确。而且在可移动设备上采集ECG信号，需要采集者手触或腕触采集段子，出现松动的概率较大。对于采集者本身而言，不可能都是在平静状态下进行采集，当采集者运动过后，采集的ECG信号会和平静时采集的心电信号出现差异，当采用的ECG身份识别算法鲁棒性较差时，会出现识别错误。因此自采集的心电数据会出现噪声较大，抖动巨变数据和心电信号心率变化较大等情况，对于ECG身份识别算法的鲁棒性有较高的

4、要求。为了解决这些问题文章分别从解决运动问题和增加ECG信号维度两个方面增强ECG身份识别算法的鲁棒性，并提出多阶ECG身份识别算法。本文提出了基于多态平均模板的多层识别算法。为了解决运动问题下采集个体心率变异性较大的问题，加入了存储多态平均模板的处理。将ECG信号进行多种多方位的特征提取作为多层识别算法的输入。在训练阶段对提取的特征用不同阈值选取策略训练得出最佳阈值。将测试集输入到多层识别算法中，根据训练出的最佳阈值进行识别。每一层的输入为上一层的识别错误样本，这样能将每层的识别样本数减少，使上一层难以识别的样本通过下一层的另一角度的特征加以识别。实验表明，多层识别算法有较高的识别准

5、确率，准确率最高达到97.92%。而多种特征相较于单一特征，多层识别算法的效果更加显著。为了进一步增加ECG身份识别的鲁棒性，文章提出了针对多维度ECG信号的多层识别算法。将双导联ECG信号映射到二维空间，然后降维处理，将得到的稀疏矩阵看成二值图像进行整体外观特征、小波系数特征、形状特征和密度分布特征的提取。将提取出的特征使用不同的策略进行训练得到最佳阈值，最后将测试集和最佳阈值输入到多层识别算法中进行身份识别。在实验过程中分别进行单维多层、单维单层以及多维单层的算法比较。结果表明所提出的多维度ECG信号多层识别算法准确率最高能达到99.72%。最后提出多模多维度多层ECG信号身份识别

6、算法，解决多维度ECG信号下的运动问题。在经过处理的自采集数据库中识别准确度最高达到93.75%，最后通过时间复杂度对提出的算法进行评估。关键字：ECG信号；多态平均模板；多层识别；多维多层识别I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文ABSTRACTTodayInternetofthingsispopularizedrapidly,ECGsignalidentificationapplyinginwearabledeviceshasgreatprospects.Duetothecharacteristicsofmobiledevices,ECGsignalacquisitiondevicesh

7、ouldhavehighintegration;dataiscruderthandataachievedbyaccuratemedicalequipment.AndwhenwecollectECGsignalbythewearabledevices,thefingerorwristneedtotouchtheacquisitionterminal,thecontactpointmaybeloose.Ascollectors,theycannot