【摘 要】
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提出了一种基于主成分分析法对ECG信号进行特征表述的身份识别新方法。在预处理阶段对ECG信号进行滤波、分段、归一化、抽样处理,然后计算ECG信号的协方差矩阵及协方差矩阵的
【机 构】
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南京邮电大学电子科学与工程学院,济南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(y2006G03,y2007G14)
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提出了一种基于主成分分析法对ECG信号进行特征表述的身份识别新方法。在预处理阶段对ECG信号进行滤波、分段、归一化、抽样处理,然后计算ECG信号的协方差矩阵及协方差矩阵的特征值和特征向量,其中较大的特征值对应的特征向量具有与ECG相似的形状,利用这些特征向量可描述、表达和逼近ECG信号并用于后续的身份识别。实验结果表明:相对于ECG基点特征提取技术,该方法提高了录用率,获得了较好的识别效果。
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