[发明专利]一种基于心电图信号的身份识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于心电图信号的身份识别方法，其特征在于，所述的方法包括：

步骤1，对待识别的心电图信号进行R波检测，提取RR间期作为一个心电周期；

步骤2，取N个连续的心电周期作为心电周期集；

步骤3，利用AR模型对所述心电周期集中的每个心电周期在进行功率谱估计，确定每个心电周期的功率谱特征；

步骤4，对心电周期集中包含的心电周期的功率谱特征求平均确定心电周期集对应的待识别的心电图信号对应的身份特征；

步骤5，根据所述的身份特征与预先建立的注册模板库中样本的功率谱特征的距离生成身份识别结果；其中，

所述的利用AR模型对所述心电周期集中的每个心电周期在进行功率谱估计，确定每个心电周期的功率谱特征包括：

对每个心电周期进行L个尺度的分解，生成L个尺度的心电周期信号；

利用AR模型对所述L个尺度的心电周期信号进行功率谱估计，确定各尺度对应的功率谱向量；

根据确定的各尺度对应的功率谱向量确定每个心电周期的功率谱特征；

根据各尺度的识别率和式(1)确定各尺度对应的权重值；

ω_j为各尺度的权重值，rt_j为第j尺度下对应的识别率；

根据各尺度对应的权重值、各尺度对应的功率谱向量及式(2)确定每个心电周期的功率谱特征；

ARM＝ω₁*ARM₁+ω₂*ARM₂+ω₃*ARM₃ (2)

其中，ω₁,ω₂和ω₃为当L取值为3时三个尺度的权重值，且ω₁+ω₂+ω₃＝1；

ARM为每个心电周期的功率谱特征；

ARM₁，ARM₂，ARM₃为利用AR模型确定的当L取值为3时三个尺度对应的功率谱向量。

2.如权利要求1所述的基于心电图信号的身份识别方法，其特征在于，所述的对心电周期进行L个尺度的分解，生成L个尺度的心电周期信号包括：

当L取值为3时，将原始的心电周期信号作为尺度1的心电周期信号；

对尺度1的心电周期信号进行二分之一降采样，作为尺度2的心电周期信号；

对尺度2的心电周期信号进行二分之一降采样，作为尺度3的心电周期信号。

3.如权利要求1所述的基于心电图信号的身份识别方法，其特征在于，所述的根据所述的身份特征与预先建立的注册模板库中样本的功率谱特征的距离生成身份识别结果包括：

将身份特征与预先建立的注册模板库中样本的功率谱特征进行距离计算；

将与身份特征距离最小的注册样本作为身份识别结果。

4.如权利要求3所述的基于心电图信号的身份识别方法，其特征在于，所述的将身份特征与预先建立的注册模板库中样本的功率谱特征进行距离计算包括：

利用欧式距离算法、余弦距离算法、皮尔逊相关系数算法或城市街区距离算法对身份特征与预先建立的注册模板库中样本的功率谱特征进行距离计算。

5.如权利要求4所述的基于心电图信号的身份识别方法，其特征在于，所述的方法包括：

采集各注册样本的心电信号；

利用步骤1-步骤4确定各注册样本的功率谱特征，将各注册样本的功率谱特征作为所述的预先建立的注册模板库。