基于连续心动周期的ECG身份识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 生物特征识别技术的概述 | 第9-10页 |
| 1.2 ECG身份识别的可行性 | 第10-11页 |
| 1.2.1 ECG信号的产生原理 | 第10-11页 |
| 1.2.2 ECG身份识别的可行性 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 基于基准点的ECG身份识别 | 第11-13页 |
| 1.3.2 基于非基准点的ECG身份识别 | 第13-14页 |
| 1.4 基于ECG信号进行身份识别的难点 | 第14-15页 |
| 1.5 本文主要研究内容和结构 | 第15-17页 |
| 第二章 ECG信号采集和预处理 | 第17-23页 |
| 2.1 典型ECG波形 | 第17-18页 |
| 2.2 本文实验数据来源 | 第18-20页 |
| 2.2.1 自采数据 | 第18-19页 |
| 2.2.2 ECG-ID数据库 | 第19-20页 |
| 2.3 ECG信号噪声及预处理 | 第20-22页 |
| 2.3.1 ECG信号噪声和消噪 | 第20-21页 |
| 2.3.2 ECG信号标准化 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于PRT重心的ECG身份识别 | 第23-41页 |
| 3.1 心电三角PRT重心 | 第23-28页 |
| 3.1.1 重心的定义 | 第23-24页 |
| 3.1.2 三角形PRT重心 | 第24-25页 |
| 3.1.3 连续PRT特征点检测 | 第25-27页 |
| 3.1.4 连续PRT重心的获取 | 第27-28页 |
| 3.2 基于PRT重心的特征提取 | 第28-32页 |
| 3.2.1 坐标平移公式 | 第28-29页 |
| 3.2.2 以重心为原点的PRT特征提取 | 第29-32页 |
| 3.3 基于PRT重心的识别方法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 判别特征边界值的提取 | 第32-34页 |
| 3.3.2 边界值分类判别方法 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第35页 |
| 3.4.2 ECG身份识别的性能判别标准 | 第35-36页 |
| 3.4.3 实验识别结果 | 第36-38页 |
| 3.4.4 实验分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于PRT重心通道的ECG身份识别 | 第41-52页 |
| 4.1 PRT重心通道 | 第41-43页 |
| 4.1.1 重心通道的思想 | 第41-42页 |
| 4.1.2 重心通道的定义 | 第42-43页 |
| 4.2 重心通道的特征提取 | 第43页 |
| 4.3 基于PRT重心通道的识别方法 | 第43-45页 |
| 4.3.1 矩阵运算方法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 分类判别方法 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第45-46页 |
| 4.4.2 实验识别结果 | 第46-47页 |
| 4.4.3 实验分析 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结及展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
