基于卷积神经网络的ecg身份识别技术研究

《基于卷积神经网络的ecg身份识别技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代码：１０２２５学号；Ｓ化３７８学住冷文．Ｉ．－．’’耗卢Ｉ基于卷巧神经网络的ＥＣＧ身份识别技术硏究徐变＃指导教师姓名：宋垫存教授东北林业大学申请学位类别：硕±专业领域：控制理论与控制工程论文提交日期；２０１６年４月论文答辩日期；２０１６年６月授予学位单位；东北林业大学授予学位日期：２０１６年６月答辩委员会主席：论文评拥人：采从抑方乂笨学校代码；１０２２５学号；Ｓ１６３７８学侄冷文基于卷积神经网络的ＥＣＧ身份识别技术研究徐变静指导教师姓名：宋垫存教授东北林业大学申请学位

2、类别：硕击专业领域：控制理论与控制工程论文提交日期２０１６年４月：２０１６年６月：论文答辩日期２０１６６授予学位单位：年月：东北林业大学授予学位日期答辩委员会主席：论文评阁人：从抑冰乂聲，束Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｄｅ：１０２２５ＣＲｅｉｓｔｅｒＣｏｄｅ：ｇＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＥＣＧＩｄｅｎｔｉｔｙＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＸｕＷｅ

3、ｎｉｎｊｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＳｏｎｇＺｈｅｃｕｎＡｓｓｏｃｉａｔｅＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ；ＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｒ：Ｍａｒｓ化ｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｐｐｇｇＳｐｅｃｉａｌｉｔ：ＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎｙｙｇｇＤａ化ｏｆＯｒａｌＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：Ｊｕｎ２０１６，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ摘要摘要在信息和经济高速发展、网络迅速普及的当今社会，基于指纹、人脸、虹膜等生物特征进行身份识

4、别已经在金融安全、访问控制、医疗、安防监控和资料保密等领域得到了广泛的应用。而基于也电图巧ｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ，ＥＣＧ）的身份识别技术研究也已经格外引起了国内外研究学者的注意。、目前，也电信号身份识别技术受到消噪特征提取等限制，致使也电信号的识别效果难Ｗ提升。深度学习作为机器学习和神经网络的科技新锐，在人工智能领域发挥了重要作用。其中卷积神经网络在图像识别上已取得举世瞩目的成绩，而且其无需复杂的图像预处理和特征提取等步骤。本文围绕也电信号身份识别的难点，采用卷积神经网络来完成相应的改进。本文研究了卷积神经网络应用于ＥＣＧ身份识别的优势，并通

5、过实验得到了印证，具体工作如下：１．本文阐述了指纹、虹膜等传统生物特征在身份识别领域的应用情况，对ＥＣＧ波形的产生和各导联意义进行了简单介绍，并对其用于身份识别的可行性及发展现状进行了分析。２．本文简单介绍了深度学习的发展历史，着重介绍了卷积神经网络发展历程、网络结构、特性、训练过程等，并通过实例解析加深了对卷积神经网络的理解和认识。接一着，分析了当前些ＥＣＧ身份识别方法的缺陷，并针对这些难点构建了适用于ＥＣＧ身份识别的卷积神经网络整体结构。３．本文对实验数据样本进行了简单预处理，包括它的工频消噪和导联卷积正则化，构建了用于ＥＣＧ识别的卷积神经

6、网络。在其基础上做了多组实验，讨论了卷积核、学习率的选取对实验结果的影响。此外，还同支持向量机、ＢＰ神经网络及ＲＢＦ神经网络这Ｈ种不同分类器进行了对比实验，结果表明本文采用的卷积神经网络相对其他方法在识别率和训练速度上均体现出明显优势。因此本文对于也电信号身份识别技术的研究具有探索性意义。ＢＰ关键巧私电困：卷积神经网络；支持向量化神经网络；ＲＢＦ神经网络；－－１ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＷｉ化化ｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｒａｉｓｉｎｏｕｌａｒｉｚａｔｉｏ打ｏｆ打ｅｔｗｏｒｋ化ｅｐｐｇｐｐ

7、，ｂｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＩｄｅｎｔｉｔｙＲｅｃｏｎｉｔｉｏ打ｂａｓｅｄｏ打ｂｉｏｌｏｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｕｓｅｄｉｎｇｇｙｆｉｎａｎｃｉａｌｓｅｃｕｒｉｔｙａｃｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｍｅｄｉｃａｌｓｅｃｕｒｉｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎａｎｄｄａｔａｃｏｎｆｉｄｅｎｔｉａｌｉｔｓｕｃｈ，，，ｙｇ，ｙ，ａｓｆｉｎｅｒｐｒｉｎｔｆａｃｅｉｒｉｓａｎｄｓｏｏｎ．Ａｎｄ