心电图生物识别：主成分分析法与高效识别算法

"本文主要探讨了基于主成分分析(PCA)的心电图(ECG)特征提取方法在生物特征识别中的应用，特别是在身份识别中的潜力。文章指出，由于心电图的唯一性和稳定性，它成为了一种有前景的生物识别特征。然而，传统的基点特征提取方法存在计算复杂和对模糊基点提取困难的问题。为了解决这些问题，文章提出了一个创新的PCA特征提取算法。 首先，PCA被用来降低特征提取的复杂性。通过对多周期心电图信号的截取，计算其协方差矩阵，找到最大特征值对应的特征向量，构建特征向量空间。然后，单个周期的心电图信号被映射到这个空间，生成一组系数向量，用于身份识别。这种方法提高了识别的准确性和广泛性，尤其对于那些基点特征不明显的心电图。 其次，文章介绍了预处理和识别阶段的细节。在预处理阶段，采用了FIR低通滤波器组进行噪声过滤，并用差分阈值法检测R点，即心电图中的重要特征点。在识别阶段，通过结合梯度算法和线性最小二乘法优化径向基函数(RBF)神经网络的参数，以提升分类速度和准确性。 最后，通过一系列的仿真实验，验证了PCA特征提取算法在心电图身份识别中的有效性。实验结果证实了这种方法的实用性和高效性，进一步表明PCA在心电图生物识别领域的潜力。 关键词：生物特征识别，主成分分析，心电图。" 这篇摘要详细阐述了如何利用主成分分析对心电图信号进行特征提取，以及这种技术在心电图身份识别中的应用。通过优化的预处理和识别步骤，文章提高了识别的准确性和速度，为生物识别技术提供了新的思路。