融合希尔伯特振动分解与卷积神经网络的心电识别算法

"该论文探讨了一种融合特征的心电识别算法，该算法结合了希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition, HVD)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，用于提高身份识别的可靠性和准确率。文章发表在2020年4月的《通信技术》杂志第53卷第4期上，由黄润新、张烨菲和郭春伟共同撰写。研究受到浙江省基础公益研究计划和浙江省重点研发计划的资助。" 正文: 在现代社会，随着5G技术的快速发展，信息安全与隐私保护变得至关重要。传统的身份识别方式，如密码、ID卡，以及人脸识别和指纹识别，都存在一定的风险，如遗忘、丢失、伪造或被窃取。为了解决这些问题，研究人员开始探索更为安全、可靠的识别方法，其中心电识别因其独特性和难以复制性，成为了一个有潜力的方向。 该论文提出了一种新的心电识别算法，其核心是结合希尔伯特振动分解和卷积神经网络。希尔伯特振动分解是一种信号处理技术，能够从复杂的心电信号中提取出有用的频率成分，这些成分反映了心脏活动的细节信息。通过这种方式，可以将原始心电信号转化为更具有代表性的特征向量，有利于后续的分析和识别。 卷积神经网络，作为一种深度学习模型，擅长处理图像和序列数据，尤其在模式识别和分类任务中表现出色。在心电识别中，CNN可以自动学习心电信号的特征，通过多层卷积和池化操作，提取出对识别至关重要的特征。然后，通过全连接层进行分类，确定个体的身份。 论文中，作者们首先利用HVD对心电信号进行预处理，提取出反映个体差异的振动分量。接着，将这些特征输入到预训练的CNN模型中，进行进一步的特征学习和身份识别。实验结果表明，这种融合特征的方法相比单一的心电特征或传统的心电识别算法，能显著提高识别的准确性和鲁棒性。 此外，文章还讨论了如何优化网络结构和参数，以适应心电数据的特点，并在不同的数据集上进行了验证。通过对比分析，证明了所提算法的有效性，并对未来可能的应用场景和潜在挑战进行了展望。 基于希尔伯特振动分解和卷积神经网络的融合特征心电识别算法，为生物特征识别领域提供了一种创新的解决方案，有望在医疗监控、智能穿戴设备以及高安全性应用场景中发挥重要作用。