实时心电身份识别算法：动态阈值与优化DTW法

"这篇文章是2015年发表在《计算机应用》期刊上的一篇工程技术论文，由卢阳、鲍淑姊、周翔和陈金恒合作撰写。研究提出了一种基于动态心电信号的实时身份识别算法，旨在解决生物识别中的准确性与实时性问题，特别适用于微型化嵌入式平台。" 文章主要介绍了以下关键知识点： 1. 心电图（ECG）生物识别：ECG信号因其个体特异性和易于获取的特点，成为生物识别领域的一个重要研究方向。由于每个人的心脏结构和生理特性不同，心电信号具有独特的模式，可以作为身份验证的有效依据。 2. 动态阈值法：在算法的第一阶段，采用动态阈值法来提取心电图中的稳定波形，如P波、QRS复合波和T波。这种方法能够快速生成心电模板样本和测试样本，减少了噪声干扰，提高了模板的稳定性。 3. 优化动态时间弯曲（DTW）法：DTW是一种常用的序列匹配算法，尤其适用于不等长度的时间序列比较。在此文中，研究者对DTW进行了优化，以计算心电模板样本与测试样本之间的差异度，从而得到识别结果。优化后的DTW方法能更好地处理心电信号的非线性和不规则性。 4. 动态模板更新管理：考虑到心电信号会因人体状态变化而发生时变，文章提出了动态模板更新策略，以保持模板数据与人体当前体征状况的一致性。这种更新机制提高了识别的准确性和系统的鲁棒性。 5. 性能评估：通过对比MIT-BIH心律失常数据库和自建心电数据库的数据，该算法的识别成功率最高可达98.6%，显示了很高的识别效率。在安卓移动端，动态阈值计算和优化DTW法的运算时间分别为约59.5ms和26.0ms，表明算法具有良好的实时性能。 6. 应用场景：由于其高效性和实时性，该算法适用于移动设备和嵌入式系统，例如智能穿戴设备或医疗监控系统，能够实现实时的身份验证，为个人健康管理和安全防护提供技术支持。 7. 文献分类和代码：该研究属于TQ709计算机科学与自动化技术，TN911.73电子与通信技术领域。文献标志码A表示该文为应用基础研究，具有较高的学术价值。 综上，该研究提出的心电信号识别算法结合了动态阈值法和优化DTW技术，有效地解决了心电生物识别中的实时性和准确性问题，为实际应用提供了理论和技术支持。