[发明专利]一种跨域心电图生物特征身份识别方法有效
| 申请号： | 201910505119.7 | 申请日： | 2019-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110192864B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 郭宇春;孙欢;陈滨;陈一帅 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | A61B5/117 | 分类号： | A61B5/117;A61B5/0402 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种跨域心电图生物特征身份识别方法。该方法包括：建立ECG数据集，从ECG数据集中选取数据样本信号；对数据样本信号进行时域特征、频域特征和能量域特征提取；利用改进后的CNN卷积神经网络构建ECG生物特征身份识别模型，将数据样本信号的时域特征、频域特征和能量域特征输入到ECG生物特征身份识别模型，得到数据样本信号的ECG生物特征身份识别结果。本发明的跨域ECG生物特征身份识别方法即使训练时间和应用时间之间的间隔足够大，也可以有效地提高ECG生物特征身份识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 心电图 生物 特征 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种跨域心电图生物特征身份识别方法，其特征在于，包括：建立心电图ECG数据集，从ECG数据集中选取数据样本信号；对所述数据样本信号进行时域特征、频域特征和能量域特征提取；利用改进后的CNN卷积神经网络构建ECG生物特征身份识别模型，将所述数据样本信号的时域特征、频域特征和能量域特征输入到ECG生物特征身份识别模型，得到所述数据样本信号的ECG生物特征身份识别结果。
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