[发明专利]一种心电异常状态下基于ECG多模板匹配的身份识别方法

权利要求书

1.一种心电异常状态下基于ECG的多模板匹配身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：原始ECG数据获取，预处理；所述原始ECG数据获取是指不但利用正常ECG数据，而且对于具有心律失常的用户，把异常ECG数据也考虑在内；

步骤2：心电信号分解及标准化处理；

步骤3：小波变换提取心电信号的典型特征，主成分分析对特征空间进行降维，得到表征ECG信号的特征向量；

步骤4：利用ISODATA算法对ECG数据聚类，进而构建注册用户ECG模板库；

步骤5：将待识别用户的ECG测试数据逐一与模板库中的心电模板进行匹配，采用相关系数作为相似度准则，得到身份识别结果；

所述步骤4包括如下步骤：

采用ISODATA算法将同一用户的ECG数据聚类，得到c类数据；

将QRS复合波作为每类ECG数据的待选模板；

采用相关阈值法，从每类待选模板中选取合适数目的典型QRS复合波，作为该类ECG数据的匹配模板；

设定类别Γ_j的模板选择阈值为Th^j₁，作为从待选模板中选择典型模板的门限，把相关系数的平均值作为阈值Th^j₁

设定类别Γ_j的模板匹配阈值为Th^j₂，作为ECG测试数据模板匹配成功与否的准则，把相关系数的最小值作为阈值Th^j₂

对每个注册用户做相同处理，从而构建心电模板数据库；其中，i表征每个用户，i＝1、2…；j为用户User_i的聚类数；K为待选模板的个数；t表示数据时长；QRSⁱ_1t为基准模板；QRSⁱ_st为待选模板；r_s表示基准模板与剩余K-1个待选模板的相关系数；s表示除基准模板之外的剩余K-1个待选模板的序号，s＝2、3…、K。

2.根据权利要求1所述的心电异常状态下基于ECG的多模板匹配身份识别方法，其特征在于，所述步骤1中的预处理包含如下步骤：

1.1获取用户稳定状态下具有一定时长的多段心电数据；

1.2对每段心电数据进行预处理，设计滤波器，滤除工频干扰、基线漂移及肌电干扰。

3.根据权利要求1所述的心电异常状态下基于ECG的多模板匹配身份识别方法，其特征在于，所述步骤2包含如下步骤：

2.1对用户的ECG数据，检测R波峰位置；

2.2采用基于R波峰位置及相邻RR间期的方法，分离出每个心电周期的波形；

2.3标准化处理，在时间尺度上使之具有相同的长度，在幅值尺度上使之具有相等的最大电压值。

4.根据权利要求1所述的心电异常状态下基于ECG的多模板匹配身份识别方法，其特征在于，所述步骤3包含如下步骤：

3.1利用R波峰位置及RR间期的信息，提取每拍心电波形的QRS复合波；

3.2基于小波变换提取心电波形的原始特征；

3.3采用主成分分析对心电特征空间进行降维，得到能够表征心电波形的特征向量。