心音信号识别的毕业设计：基于MESA的高效生物识别策略

本篇毕业设计案例是针对电子信息专业的学生，由电子信息学院08041812班的杨晨同学在2012年5月完成，指导教师为赵治栋。研究的主题是"基于谱系数的心音身份辨识算法研究"，这是一项结合了电子信息工程领域前沿技术的项目。 在信息化时代背景下，传统的身份识别方式如密码或卡片面临着安全性问题，而生物特征识别作为新兴的解决方案，依赖于人体独特的生理或行为特性，如指纹、虹膜和面部识别，尽管在一定程度上已得到推广，但其易受攻击和复制的问题依然存在。为了提高安全性，该研究专注于基于心音信号的生物识别技术。 心音信号作为人体健康的微弱信号，具有独特性，研究者通过分析心音产生原理，提出了心音最大熵谱特征提取和识别算法。首先，通过窗口截断和降噪处理，将心音信号转化为可供分析的形式。接着，计算信号的熵谱，这是一种衡量信号复杂度和信息量的指标。然后，利用k-means聚类算法对这些特征进行分类，以实现模式匹配，从而实现个体身份的识别。 该研究深入探讨了不同谱分析方法（如MESA，即最大熵谱分析）以及训练时间和测试时间对算法性能的影响，旨在优化识别准确性和鲁棒性。通过这种方式，论文不仅提供了高效的心音身份识别方法，还可能为解决生物识别领域的安全性问题提供一种创新思路。 本文的关键词包括心音、熵谱估计、生物识别、k-means算法以及最大熵谱分析，表明了研究的核心技术和方法。这一成果对于推动心音身份识别技术的实际应用具有重要意义，尤其是在安全性和便捷性之间寻找平衡的挑战中，具有很高的实用价值。总体来说，这篇毕业设计展示了电子信息工程专业学生在生物识别领域的创新能力和实践能力。