[发明专利]一种ECG身份验证智慧衣有效
申请号: | 201610866465.4 | 申请日: | 2016-09-29 |
公开(公告)号: | CN106418757B | 公开(公告)日: | 2018-06-12 |
发明(设计)人: | 陈敏;马玉军 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | A41D1/00 | 分类号: | A41D1/00;A41D31/00;G06K9/00 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 张建伟 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明提出了一种ECG身份验证智慧衣,包括衣服、纺织干电极、ECG信号处理系统和终端。所述衣服主要成分为纺织材料及编织于其内的含导电纤维的材料,作为ECG信号处理系统的载体;所述终端为个人终端或云平台,用于处理身份识别装置发出的请求,并将身份验证结果发回;所述纺织干电极用于接触人体,采集人体ECG信号;所述ECG信号处理系统包括数据处理模块、数据存储模块、通信模块、身份验证模块、警报模块、电源模块;这些模块共同协作完成整个身份识别过程。本发明中所用衣服在材质上与普通纺织衣物一致不会影响用户的舒适度,而且具有成本低廉,身份认证级别高,错误率低等优点,适用于处理日常的安全身份认证需求。 | ||
搜索关键词: | 信号处理系统 身份验证 电极 衣服 终端 安全身份认证 身份识别装置 身份验证结果 身份验证模块 数据处理模块 数据存储模块 导电纤维 电源模块 纺织材料 纺织衣物 个人终端 警报模块 身份认证 身份识别 通信模块 影响用户 错误率 舒适度 云平台 编织 采集 协作 | ||
【主权项】:
一种ECG身份验证智慧衣,其特征在于,包括衣服、纺织干电极、ECG信号处理系统和终端,其中:所述衣服主要成分为纺织材料及编织于其内的导电纤维,作为ECG信号处理系统的载体;所述终端为个人终端或云平台,用于处理身份识别装置发出的请求,并将身份验证结果发送回ECG信号处理系统;所述纺织干电极左右各设一个,其由柔性导电纤维制成,两块干电极分别缝合在衣服内靠近胸部的左右两侧,用于接触人体,采集人体ECG信号;所述ECG信号处理系统包括数据处理模块、数据存储模块、通信模块、身份验证模块、警报模块和电源模块;这些模块共同协作完成整个身份识别过程;其中:所述数据处理模块,用于对纺织干电极采集的ECG原始信号进行去噪,以保证测量结果的准确性;所述数据存储模块,用于保存数据处理模块处理后的ECG信号;所述身份验证模块,用于对数据处理模块去噪处理后的ECG信号进行分析,提取特征数据,传给通信模块;由通信模块与远端数据库进行匹配并得出相应结果;所述通信模块与终端通信连接,用于完成ECG信号处理系统与终端的数据传输,将身份验证模块提取的特征数据与终端数据库进行匹配,得到验证结果,并将结果传回通信模块;所述警报模块与通信模块相连,收到验收通过消息时,发出验收通过信号;收到验收未通过信号时,发出验证未通过信号;所述身份验证模块包括下述依次通过信号连接的子模块:(1)滤波去噪子模块:使用滤波公式Y1=0.985*(X1‑X0+Y0)对初始信号进行滤波,去掉偏离平均值20%的数据;X0,Y0初始值均为0,公式中Y1表示本次处理的滤波结果,Y0表示上一步的滤波中间值,X1表示本次的滤波结果,X0表示上一步滤波的中间值;(2)消除干扰子模块:采用0.05Hz到100Hz的带通IIR滤波器完成滤波,消除基线漂移、工频干扰、肌电干扰和电磁噪声带来的干扰;(3)求特征值子模块:求出滤波后的训练数据的特征值,包括平均值、协方差矩阵和协方差矩阵特征值,操作如下:计算平均值
其中
是事先采集的ECG信号训练样本集,M=N*K表示样本总数,i=1,2,…,N,N表示训练集合中的总体人数,也即是要区分的类别数,j=1,2,…,K,K表示每个用户的ECG信号数据个数,
表示第i个人的第j个ECG信号数据;计算协方差矩阵Mw:
求出训练样本协方差矩阵的特征值λi,i=1,2…p;p是协方差矩阵特征值的个数;选取最大特征值对应的正交特征向量X1…Xp作为投影空间,正交特征向量由公式λMw=XMw求得,其中λ为特征值,X为特征向量;将所有的训练样本向X1…Xp空间上投影,得到投影后矩阵![]()
![]()
(4)求协方差矩阵子模块:求出协方差矩阵的类间离散度矩阵Sb;采用LDA方法,公式如下:![]()
式中矩阵Sb维度为N*K;利用特征分解的方法寻找最佳投影矩阵:SbXi=λMwXi其中,Xi为正交特征向量,λ为矩阵MwXi所对应的特征值,按照公式λMwXi=wMwXi,求出所对应的特征向量组w1…wp及其构成的投影矩阵W;将样本
向投影矩阵w投影得出投影特征矩阵Ω=WTYΩj=[Ωj(1)…,Ωj(p)];(5)识别子模块:设测试样本为Q,向第(4)步中最大特征值对应的正交特征向量组投影如下公式得到矩阵N=QTX,将N向投影特征矩阵W投影,得到L=NTW;利用最近邻分类器对矩阵Ω和L进行分类判别,以得出分类结果,得到通过与不通过两类结论。
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