基于心电信号的生物识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 心电信号简介 | 第9-11页 |
| 1.2.1 心电信号的产生原理 | 第9-10页 |
| 1.2.2 心电信号用于身份识别的可行性分析 | 第10-11页 |
| 1.3 本课题的研究目的与意义 | 第11-13页 |
| 1.4 国内外基于心电信号的身份识别技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.5 论文研究框架及主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 心电信号特征分析及SVM分类理论 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 心电信号的生物特征简介 | 第17-18页 |
| 2.3 心电信号噪声概述以及滤波方法简介 | 第18-20页 |
| 2.3.1 形态学去除基线漂移原理 | 第19-20页 |
| 2.4 小波包分解原理 | 第20-22页 |
| 2.5 SVM分类算法 | 第22-26页 |
| 2.5.1 线性可分情况 | 第22-24页 |
| 2.5.2 非线性可分情况 | 第24-25页 |
| 2.5.3 SVM模型选择 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 心电信号生物特征研究 | 第27-41页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 实验数据来源 | 第27-28页 |
| 3.3 心电信号的预处理 | 第28-31页 |
| 3.3.1 去除高频噪声 | 第28-29页 |
| 3.3.2 形态学方法去除基线漂移 | 第29-31页 |
| 3.4 心电信号的时域特征提取 | 第31-38页 |
| 3.4.1 R波特征检测 | 第31-34页 |
| 3.4.2 Q波、S波、T波、P波特征检测 | 第34-35页 |
| 3.4.3 T波起始点检测 | 第35-36页 |
| 3.4.4 最终检测结果 | 第36-37页 |
| 3.4.5 心电信号的时域特征总结 | 第37-38页 |
| 3.5 心电信号的频域特征提取 | 第38-39页 |
| 3.6 心电信号生物特征信息训练数据库的建立 | 第39-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 心电信号身份识别的实现 | 第41-52页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 心电信号特征信息筛选及融合 | 第41-43页 |
| 4.2.1 特征信息标准化 | 第43页 |
| 4.3 多类支持向量机分类法 | 第43-45页 |
| 4.4 实验设计及结果分析 | 第45-51页 |
| 4.4.1 基于心电波形特征提取的识别结果 | 第45-49页 |
| 4.4.2 基于心电小波能量分布特征的识别结果 | 第49页 |
| 4.4.3 基于融合特征的识别结果 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
