基于EEMD-TEO的ECG信号增强心电图人体识别方法

本文主要探讨了一种基于集成经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）和Teager能量算子（Teager Energy Operator, TEO）的心电信号改进的人体识别方法。随着信息技术的发展，生物识别技术在安全领域的应用日益广泛，尤其是心电图（Electrocardiogram, ECG）信号因其个体间的独特性，被提出作为一种新的生物特征用于身份识别。研究者针对ECG信号的不稳定性和噪声干扰问题，设计了一个稳健的预处理阶段，旨在减少这些因素对识别性能的影响。 EEMD是一种自适应信号分解技术，它通过构建多个小波包来捕捉信号的固有模态分量，有效地分解出非线性和非平稳信号，提高了特征提取的鲁棒性。Teager能量算子作为一种时域分析工具，能够有效提取信号中的瞬时频率变化信息，进一步增强了特征的区分度。研究者将这两种技术结合起来，对ECG信号进行特征提取，生成新颖的特征向量，以提高识别系统的性能。 为了降低高维特征空间带来的计算复杂性和可能的冗余信息，研究采用了主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）作为降维方法。PCA通过保留主要的特征方向，减少数据集的维度，使得分类器在处理过程中更加高效，同时尽可能地保持原始信息的可解释性。 该研究方法通过对ECG信号进行深度处理和特征优化，克服了传统方法可能面临的噪声干扰和信号变化问题，旨在开发一个具有高度稳定性和辨识精度的心电信号个体识别系统，对于生物识别领域，特别是ECG信号的应用具有重要的理论和实际价值。这项工作的成功实施，将有助于提高安全验证系统的准确性和用户体验，为未来智能设备和生物识别技术的发展提供新思路。