CAJ | 학술논문

针对当前心电图(ECG)身份识别中存在的小样本、多特征点检测问题,提出基于小波变换和动态时间规整(DTW)相结合的方法.利用小波变换对ECG信号进行预处理并提取R波峰值点,提取并保存肢导联QRS波及心拍模板,根据QRS波测试数据与各QRS波模板间的相关性分析以及阈值条件缩小身份识别范围,采用 DTW算法确定心拍测试数据与各心拍模板之间的最优匹配距离,实现身份识别.实验结果表明,该方法在112个个体ECG数据中的身份识别准确率为97.3%,个体识别时间为4.4 s,解决了单检测点和大样本条件下的ECG身份识别问题.
침대당전심전도(ECG)신빈식별중존재적소양본、다특정점검측문제,제출기우소파변환화동태시간규정(DTW)상결합적방법.이용소파변환대ECG신호진행예처리병제취R파봉치점,제취병보존지도련QRS파급심박모판,근거QRS파측시수거여각QRS파모판간적상관성분석이급역치조건축소신빈식별범위,채용 DTW산법학정심박측시수거여각심박모판지간적최우필배거리,실현신빈식별.실험결과표명,해방법재112개개체ECG수거중적신빈식별준학솔위97.3%,개체식별시간위4.4 s,해결료단검측점화대양본조건하적ECG신빈식별문제.