面向实用型的ECG身份识别方法研究

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1、分类号：TP391.4单位代码：10183研究生学号：2015524036密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）面向实用型的ECG身份识别方法研究ResearchonECGidentificationmethodorientedtopracticaltype作者姓名：余锦润类别：工程硕士领域（方向）：电子与通信工程指导教师：司玉娟教授培养单位：通信工程学院2018年6月———————————————————————————————面向实用型的ECG身份识别方法研究———————————————————————————————ResearchonECGidentificationmetho

2、dorientedtopracticaltype作者姓名：余锦润领域（方向）：电子与通信工程指导教师：司玉娟教授类别：工程硕士答辩日期：年月日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰

3、写过的作品成果。对本文的研宂做出重要贡献的个人和集体。本人完全，均己在文中以明确方式标明意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：曰期°Ｐ：＞丨§年；月曰摘要面向实用型的ECG身份识别方法研究近年来，随着互联网热潮的冲击，信息科技的飞速发展，人们对信息以及财产的安全重视程度不断提高，而身份识别又是信息安全最重要的环节。在科技高速发展的今天，现有的生物特征识别技术虽然便捷可靠，但也面临着或多或少的安全问题，引起了国内外相关学者的高度重视。任何一种单一的识别方式都不能满足人们的现实需要，目前研究主要集中在多模态融合识别和探索新型的生物识别技术，基于心电信号（elec

4、trocardiogram，ECG）的身份识别技术就是新型生物识别技术的代表。在这样的背景下，本文综合分析了现存ECG身份识别算法的一些优缺点，为了改善身份识别的效率和准确度，满足算法实时化的实际需求，论文进行了相关的研究工作，主要创新工作分为以下几个部分：1.提出了基于PCA-RPROP的ECG身份识别算法。利用小波去噪算法和差分定位法取得周期性纯净心电信号后，在基于单独R点定位提取完整心拍波形的基础上，利用PCA白化（PrincipalComponentAnalysisWhitening）消除心拍点之间的相关性，将多维特征转化为低维特征。新特征保留原有特征的90%以上的有用信息，消除了特

5、征冗余。采用神经网络代替传统的有监督分类器，并采用RPROP（ResilientPropagation）算法对神经网络的梯度进行底层优化，提高其收敛性。结合PCA白化特征和RPROP算法提高神经网络的分类效率。这种方法解决了定位复杂问题以及身份识别传统特征的冗余问题，减小计算量的同时提高准确度，形成完整的技术体系。实验结果表明，本方法特征提取简单，分类器优化结果显著，大大提高了身份识别的训练速度和精度。2.提出了基于随机森林的ECG身份识别方案。为了更加适应实际工程应用的需求，针对支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）核函数训练耗时大，神经网络的众多参数调整以及黑盒模

6、型的不可解释性等缺陷。在实际应用领域，可能会出现训练失败，数据偏移等场景，稳定性稍显不足，而且参数调整影响巨大。因此，我们寻求一种更具应用性的识别方案，基于集成学习思想的随机森林的识别算法解决了这个问题。以CART决策树为单位，构建特征森林，解决单一分类器性能不足的缺点，并融合PCA和小波特征验证其泛化能力。在ECG身份识别中，准确度和泛化性均优于以上的识别方法。通过不同的实验方案对比，结果表明，基于PCA-RPROP的ECG身份识别算法，其准确率达到96.6%，比核SVM提高了2.4%，在时间效率上比K-近邻(k-NearestNeighbor，KNN)提高了14s，在内存资源消耗严重的神

7、经网络模型中，本文方法同样优于传统的L-M（Levenberg-Marquardt）等常用方法。而基于随机I森林的ECG身份识别方法更是将准确率提高到了97.7%，且在融合了PCA特征和小波特征后，并没有因为特征的多样性导致识别效果变差，表明其泛化能力和鲁棒性较强，由于其调整参数简洁，模型透明，非常适合实时化应用的工程要求。关键词：特征点，ECG身份识别，支持向量机，随机森林，PCA，RPROPIIAbstr