[发明专利]基于字典学习和稀疏表示的心电信号身份识别方法和系统有效

专利信息
申请号: 201811324427.1 申请日: 2018-11-08
公开(公告)号: CN109330584B 公开(公告)日: 2020-09-18
发明(设计)人: 杨公平;徐京笑;王奎奎;黄玉文;尹义龙 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: A61B5/0402 分类号: A61B5/0402;A61B5/0472;A61B5/117
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 黄海丽
地址: 250100 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 本公开提供了一种基于字典学习和稀疏表示的心电信号身份识别方法和系统,所述方法包括:接收注册心电信号集,基于每个注册心电信号学习过完备字典;采用所述过完备字典得到各注册心电信号相应的稀疏表示;若接收到待识别心电信号,基于所述字典得到所述待识别心电信号的稀疏表示;基于待识别心电信号和各注册心电信号的稀疏表示,进行身份识别。将心电信号表示为过完备字典的原子的线性组合,提取了心电信号的本质特征,提升识别过程的鲁棒性,并且,心电信号的稀疏能够有效的体现心电信号结构特征,有效地提高同源信号的识别效果。
搜索关键词: 基于 字典 学习 稀疏 表示 电信号 身份 识别 方法 系统
【主权项】:
1.一种基于字典学习和稀疏表示的心电信号身份识别方法,其特征在于,包括以下步骤:接收注册心电信号集,基于每个注册心电信号学习过完备字典;采用所述过完备字典得到各注册心电信号相应的稀疏表示;若接收到待识别心电信号,基于所述字典得到所述待识别心电信号的稀疏表示;基于待识别心电信号和各注册心电信号的稀疏表示,进行身份识别。
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