基于心电信号的身份识别系统研究

介绍了心电信号身份识别系统的设计方案。分析了双电极心电信号检测电路和心电信号小波距离身份判别算法。在Matlab软件平台下编程实现心电信号数字滤波、周期分割、样本建库以及身份识别。通过对34个人的心电样本进行测试,获得了91.2%的识别结果。     

一种步态触觉特征识别算法

鉴于不同人足底的尺寸和压力分布的不同,提出了一种基于压力中心点距离的步态触觉特征识别算法,通过对足底脚趾区、前脚掌区和后脚掌区的划分及其压力中心点的标记,计算不同区域压力中心点间的欧氏距离以获取相应足底压力的特征表示,从而实现人的身份识别.论文基于该特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对真实数据进行了人的身份识别,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于高斯混合模型的标准心电波形筛选

针对基于心电信号身份识别中,由于随机选取的心电波形不完整(如T波缺失、R波缺失等)、变形等而影响身份识别准确率的问题,提出基于高斯混合模型的心电波形筛选方法.该方法将信号发生器产生的标准的心电信号切割成单心动周期,提取每个心动周期幅值、斜率、弧长及面积等46个特征,建立单心动周期标准心电波形的高斯混合模型,通过计算马氏距离判断某心电波形是否符合标准心电波形的高斯模型分布,实现具有明显PQRST特征的心电波形筛选.该方法在52人实际采集心电数据和ECG-ID数据库上分别进行了三组实验,不完整波形的平均拒绝率分别为97.87%、98.69%,能够有效挑选出完整的心电波形.     

情感识别中脑电信号Lempel-Ziv复杂度的研究

在生理信号中,基于脑电信号的情感识别越来越引起研究者的重视。Lempel-Ziv复杂度测量是一种有效的非线性脑电信号分析方法,同时在情感脑—机接口系统中还可以用于进行情感的识别。文章在传统Lempel-Ziv复杂度算法的基础上,提出一种新的Lempel-Ziv复杂度算法,从而更好地进行基于脑电信号的情感识别。首先进行脑电信号的预处理,通过小波包变换来保留脑电信号的低频信号;然后利用非线性滤波器来移除脑电信号中的奇异值;进一步我们提出一种有效的自适应Lempel-Ziv复杂度算法来度量脑电信号的复杂度,并应用此特征值来识别情感。实验结果证明此方法可以从脑电信号中提取出更多有效的模式。同时,它还能够精确地检测到脑电信号的振荡情况,从而提取出不同情感状态下脑电信号中本质的非线性特性。     

用于身份识别的ECG特征筛选策略研究

为了解决基于心电信号(ECG,Electrocardiogram)中基准点特征适用度的问题,在理想化的特征计算结果的基础上,本文提出引入由于计算机识别心电波形基准点所带来的误差,从实际应用角度选择出在身份识别中具有应用价值的特征.研究首先采用小波变换处理心电信号,将心电波形的基准点与不同阶小波系数相对应,自动检测基准点并同时获得检测准确率.然后,设计并实现了由基准点检测准确率估算基准点构成特征的准确率策略,进一步利用逐步判别法进行特征选择,最后,获得特征在用于身份识别中的筛选结果排序.研究采用PTB心电数据库(PhysikalischTechnische Bundesanstalt,德国国家计量科学院心电数据库)作为实验数据,在60人的数据集上进行身份识别,获得98.7%的准确率.     

基于心电信号频域特征的身份识别方法

本文提出了一种基于频域特征的心电信号身份识别的方法,利用傅立叶变换对心电信号进行频域分析,得到心电信号的幅频特性图谱,提取包括信号频域斜率、谐波数、幅度差值等特征参数,以及根据傅里叶变换,得到心电信号的能量谱中的低频能量、高频能量占总能量的比率构成代表心电波形的特征向量.分别利用相关分析和神经网络分类器进行识别,其中基于神经网络的身份识别准确率达到96.4%.     

基于支持向量机的表面肌电信号动作模式识别

为更好地将表面肌电信号应用于智能轮椅的人机接口,提出了一种基于SVM的表面肌电信号动作模式的识别算法。采用一对一的方式构造SVM多值分类器,按照投票原则确定测试样本的类别归属,并与动作模式识别的核fisher算法和RBF神经网络算法进行了对比分析。实验结果表明,支持向量机(SVM)算法识别率更高,可以取得理想的学习效果和泛化性能,很好地解决小样本、非线性及局部极小值问题。     

基于SVM的表面肌电信号动作模式识别*

为更好地将表面肌电信号应用于智能轮椅的人机接口,提出了一种基于SVM的表面肌电信号动作模式的识别算法。采用一对一的方式构造SVM多值分类器,按照投票原则确定测试样本的类别归属,并与动作模式识别的核fisher算法和RBF神经网络算法进行了对比分析。实验结果表明,支持向量机(SVM)算法识别率更高,可以取得理想的学习效果和泛化性能,很好地解决小样本、非线性及局部极小值问题。     

基于织物电极的心电监测系统

为解决传统动态心电监测存在的一些问题,例如粘性心电电极刺激皮肤、信噪比随使用时间延长而下降、动态心电图仪缺乏实时分析能力等,研制了一种可穿戴心电异常检测系统
。制作了有导电织物材料心电电极的穿戴衣,设计了心电信号采集装置,提出了基于分析R-R间期和QRS波群波形的异常心电波形检测算法,在PDA(Personal Digital Assistant)平台上实现了基于该算法的异常心电信号识别软件。通过实际测试,验证了本系统的有效性和可靠性。     

一种改进的非线性PCA胎儿心电信号提取算法

传统非线性主分量分析(PCA)算法在提取胎儿心电信号(FECG)时,对信道参数变化的跟踪能力较差,为有效地跟踪信道参数的变化,快速提取胎儿心电信号,提出一种通过预测误差调整遗忘因子的非线性PCA算法.该算法具有收敛速度快,参数估计误差小的优点.仿真结果表明,该算法与传统算法相比,可以快速有效地抑制掉母亲心电信号(MECG)和各种噪声,提取更清晰的胎儿心电信号.     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。     

心电信号中去除肌电干扰信号的研究

心电信号是一种极易受环境影响的微弱信号,其中夹杂的各种干扰噪声增加了心电信号的分析和诊断难度.针对心电信号中的肌电干扰信号,设计改进型分布式FIR低通滤波器.以MIT-BIH心电信号数据库为样本信号,对该滤波器进行数值仿真和电路测试,研究表明该滤波器能有效滤除肌电干扰信号,能提升信噪比、降低均方差,提高心电信号检测的准确率.因此,该设计对去除肌电干扰信号是有效和可靠的.     

用于信号发生器的ECG信号分段模型

讨论了一种用于信号发生器的ECG信号模型及其建模方法,模型中将完整的ECG信号分为几部分,每部分有各自可调的取样时间间隔。采用分段模型后,通过调整每部分的取样时间间隔,并对信号插值,可实现信号时间轴扩展。对两种信号插值方法做了对比,一种是在相邻两个采样点间插入零值;另一种是采用分段线性插值的方法。分段线性插值可以避免高阶插值的病态性质,用通过插值点的折线来逼近原曲线。频谱分析证明这种建模方法可以保证原有信号的信息不丢失。     

基于心电信号提取呼吸信号的算法

为了通过心电监护完成对多种生理信号的检测, 降低监护设备的复杂性, 根据呼吸运动对心电信号的影响, 提出一种由心电信号提取呼吸信息(EDR: ECG-Derived Respiratory Signal) 的算法。首先, 根据Pan&Tompkins 算法从心电信号中提取R 波; 然后使用自然三次样条插值算法对心电信号的基线进行估计, 去除基线漂移, 得到干净的心电信号; 最后获取干净的心电信号R 波, 利用自然样条插值算法得到R 波幅值调制信号, 提取出呼吸信息。通过Matlab 软件对该算法进行验证, 并进行相关的分析比较。仿真结果表明, 该算法能从心电信号里提取呼吸信息。通过与数据库中同时记录的呼吸数据进行比对, 证实了算法的有效性。     

心电信号采集及小波分析处理系统设计简

心电信号作为人体的一种重要的生理信号,反映着人体的健康状况.自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路,得到满足数据采集卡USB-6008要求的模拟心电信号,并对模拟心电信号进行A/D（模/数）转换,得到数字形式的心电信号.利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析（小波分析）,得到心电信号在各分辨率空间的组成成分,并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号,实现对心电信号进行小波滤波的目的,最终在PC机上获得效果良好的心电图.该研究通过有限的资金投入,将家用电脑拓展为心电监测仪器.     

心电信号中R波的小波探测法

心电信号中的R波是心室除极时所产生的电位突奕，是典型的峰值奇异信号。笔者研究了小波变换对心电信号R波峰值奇异点的精确检测机理，分析了Mexican hat小波特有的时域特性，该小波具有任意阶连续性、对称性和指数衰减，具有零阶和一阶消失矩。因此Mexican hat小波基对R波具有良好的定位特性和分析精度。通过MIT／BIH（Massachusetts Institute of Technology/Boston's Beth Israel Hopital）心电数据库的测试和应用实例的验证，即使在有严重噪声干扰的情况下，该方法也很容易实现对R波的准确检测和精确定位，具有相当高的定位精度（定位误差不大于1个采样点，约80％能准确定位）和分析精度（不存在累计误差），同时具有较高的实时性，可以实现R波产时检测和分析。     

基于分形盒维数检测QRS波群定位方法

应用分形盒维数检测理论，对心电信号的分形特征进行了研究，结果显示不同格子尺度下检测到的覆盖信号盒子数与格子尺寸之间存在密切的对数线性关系，这表明心电信号也具有分形特性。同时，研究过程中还发现当采用一个时间窗来对信号进行检测时，在心电信号中QRS波群位置检测到的分维较大。而且这种差异很显著。在这个发现的基础上，提出了基于分形盒维数检测的心电信号QRS波群定位方法，经实际应用表明该算法速度较快，并能有效去除干扰，可用于心电信号特征点的实时检测中。     

ECG信号提取电路的实现及Multisim滤波仿真

针对心电信号微弱、低信噪比的特点,设计了一种由多级放大、逐级滤波等电路组成的信号提取系统,介绍了各级电路的设计原理,并对设计过程中涉及到的关键问题作了详细分析;同时对系统核心滤波电路作了Multisim仿真,结果说明其滤波效果较好;最后,由样机实测得到ECG信号,经与标准ECG对比,说明该电路能实现比较清晰、完整的ECG信号的提取,满足一定的设计要求,可作为ECG信号提取之用。     

基于NI6009的ECG采集系统设计

为了简单而有效地采集ECG信号,文章介绍一种使用NI6009数据采集卡的ECG信号采集系统.该系统由传感器、预处理硬件电路、采集卡和计算机4个部分组成.由NI6009数据采集卡实现外部硬件电路与计算机内部分析系统的互联.通过NI6009电脑能够灵活地选择ECG信号的采集通道、调整采样频率和量化比特数.通过ECG信号采集实验表明,该系统是一个简单有效的ECG信号采集系统.     

基于C8051F020的心电测量系统设计

为研制一种能够在临床上使用的心电测量系统,以C8051F020单片机为采集控制中心,运用模拟信号采集和数字信号处理技术,实现心电信号的采集。完成了心电测量系统的设计,该系统具有实现各种控制、数据采集和A/D转换等功能。实验结果本系统运行稳定可靠,满足了临床准确采集心电信号的需要。