基于单导联的心电信号身份识别技术.pptx
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基于单导联的心电信号身份识别技术.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO采集方法采集设备采集过程采集结果PARTTHREE信号预处理特征提取特征选择特征优化PARTFOUR算法概述算法流程算法实现算法评估PARTFIVE实验设计实验结果结果分析结果比较PARTSIX技术优势技术局限性技术改进方向技术应用前景THANKYOU
基于多导联的心电信号识别方法和心电信号识别装置.pdf
一种基于多导联的心电信号识别方法,包括以下步骤:(S10)对多个导联的心电信号进行预处理以得到目标信号;(S20)利用多个神经网络分别对多个导联的目标信号进行特征提取以得到对应的特征标签,所述多个神经网络根据相互学习模型训练得到。还公开了一种心电信号识别装置、电子设备和存储介质。
基于前额单导联脑电信号的多状态识别方法.pdf
本发明涉及一种基于前额单导联脑电信号的多状态识别方法。适用于脑电领域。本发明所采用的技术方案是:一种基于前额单导联脑电信号的多状态识别方法,其特征在于:获取经滤除漂移伪迹及高频伪迹的前额叶脑电信号;求取脑电信号的极值点,当依次检测到一个极小值?极大值?极小值对时记录该极大值的位置、幅值以及前后极小值之间的宽度,形成一个特征点;采用经训练的分类模型对特征点进行粗分类;当粗分类检测到特征点是眨眼或头动伪迹后,采用模板匹配算法精确的区分头动信号和眼电信号。本发明通过前额单导联电极同时采集脑电信号,并能从脑电信号
基于分类器组合的心电信号身份识别算法研究.docx
基于分类器组合的心电信号身份识别算法研究基于分类器组合的心电信号身份识别算法研究摘要:心电信号是人体生理活动的重要反映之一,因此利用心电信号进行身份识别具有重要意义。本文提出了一种基于分类器组合的心电信号身份识别算法,该算法利用多个分类器的集成来提高识别的准确性和鲁棒性。研究结果表明,该算法在不同实验条件下都取得了较高的准确率和鲁棒性。关键词:心电信号;身份识别;分类器组合;准确率;鲁棒性1.引言心电信号是由心脏电活动引起的生物电信号,可以反映出人体的心脏健康状况。近年来,随着生物识别技术的发展,心电信号
基于分类器组合的心电信号身份识别算法研究.docx
基于分类器组合的心电信号身份识别算法研究摘要:心电信号身份识别在人体生物特征识别领域具有重要应用价值。本文针对心电信号身份识别问题展开研究,提出了一种基于分类器组合的算法。该算法通过将多个传统分类器组合成一个强分类器,实现对心电信号的准确识别。实验结果表明,该算法在心电信号身份识别上具有较高的准确率和鲁棒性。1.引言心电信号是一种具有个体差异性的生物特征信号,被广泛应用于身份识别领域。传统的单一分类器方法在心电信号身份识别上存在一定的局限性,因此需要通过分类器组合的方式提高识别性能。2.相关工作目前,心电