（电路与系统专业论文）基于心电信号的身份识别系统[电路与系统专业优秀论文].pdf

螭十一t = i ! , t g 信号的身份识别系统 摘要 基于心电信号的身份识别系统 专业名称：电路与系统 申请者姓名：洪远泉 导师姓名：钟清华 随着科技的不断进步与发展，人们对个人信息的保密要求也越来越高。由于 传统的单一生物特征识别方法，如指纹、人脸、声音识别方法虽然识别率高，但 也存在被假冒的可能。寻找新的生物特征识别方法或采用多生物特征识别相结合 的方法已成为未来生物特征识别方法的发展主流。 本文研究了心电信号身份识别系统的匹配算法和身份识别系统的实现方法。 心电信号身份识别算法方面，研究了特征参数距离判别法和波形相关系数判别法 的算法原理。采用马氏距离、小波距离、谱距离、残差百分比作为距离判别法的 判别参数，利用距离就近判别原则实现心电信号身份的识别。波形相关系数法采 用心电信号的最大相关系数判别个体身份。最后，提出基于距离判别和相关系数 判别的综合判别算法。 硬件设计上，采用双电极测量法检测人体的心电信号。测试者只需用双手接 触测量电极就可以实现心电信号测量。测量放大电路采用高性能的仪表放大芯片 作为前置放大器，低漂移的运算放大器作为主放大器，实现心电信号的1 0 0 0 倍 放大。采用8 阶的可编程开关电容低通滤波芯片滤除高频干扰信号，使用加强型 的5 1 核单片机a d u c 8 4 2 作为心电采集电路的控制核心。a d u c 8 4 2 单片机内带 1 2 位的快速模数转换器，可在片内实现心电信号的数字采集。采集的心电数据 通过串口发送到计算机进行处理。硬件电路具有结构简单，心电信号测量方便舒 适，便于携带的特点。 摹干心电信号的身份识别系统 软件设计上，下位机以k e i ll 上v i s o i n 2 软件为设计平台，用c 语言设计了心 电采集系统控制程序；上位机采用m a t l a b 7 0 软件为心电信号分析处理的平台， 控制下位机采集心电信号，并对采集电路上传来的心电信号，进行数字滤波和身 份匹配识别。采用小波变换实现对基线漂移干扰信号、工频干扰信号和肌电干扰 信号的清除。获得了波形良好的心电信号。采用斜率检测法定位心电信号的r 波峰点，实现连续心电信号的单个周期识别。使用互相关算法提取心电信号中波 形相似程度大的心电信号，获取平均心电信号，建立心电样本数据库。设计了心 电信号识别匹配程序，完成了心电信号的身份识别。 系统通过对3 4 个的样本进行测试，获得了9 0 的识别结果。测试结果表明 了心电信号识别方法的可行性。如要将这种方法应用于实际，还有待进一步的研 究。 关键词：生物特征识别，。t 二, f g 信号，数字滤波，小波变换分析，距离判别。 i i 皋十心i l l 信l ，的身份识别系统 a b s t r a c t p e r s o nid e n tific a t10 ns y s t e mb a s e d o ne l e c t r o dia g r a m m a j o r ： c i r c u i t sa n ds y s t e m n a m e ：h o n gy u a n q u a n s u p e r v i s o r ：z h o n gq i n g h u a w i t ht h ep r o g r e s sa n dd e v e l o p m e n to fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g yc o n t i n u o u s l y ， p e o p l ep a ym o r ea t t e n t i o nt ot h e i rp e r s o n a li n f o r m a t i o nc o n f i d e n t i a l i t y a st h e t r a d i t i o n a ls i n g l e - b i o m e t r i ei d e n t i f i c a t i o nm e t h o d s ，s u c ha sf i n g e r p r i n t s ，f a c e ，v o i c e r e c o g n i t i o nm e t h o d ，h a v eah i g hr e c o g n i t i o nr a t e ，b u tt h e r em a yb eaf a k e i th a s b e c o m et h em a i n s t r e a mo ff u t u r ed e v e l o p m e n to nb i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o nm e t h o d s t h a tl o o k i n gf o ran e wb i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o nm e t h o d so ru s i n gm u l t i b i o m e t r i c i d e n t i f i c a t i o nm e t h o d s i nt h i sp a p e r ，w es t u d yt h em a t c h i n ga l g o r i t h ma n dt h ei m p l e m e n t a t i o no fe c g i d e n t i f i c a t i o ns y s t e m o na l g o r i t h m ，t h ed i s c r i m i n a n tr u l eo fc h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r s d i s t a n c ea n dc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n th a sb e e ns t u d i e d t h es y s t e mu s et h em a h a l a n o b i s d i s t a n c e ，w a v e l e td i s t a n c e ，t h es p e c t r u md i s t a n c ea n dt h ep e r c e n tr e s i d u a ld i f f e r e n c e a sj u d g ed i s t a n c et oi d e n t i f yt h eu n k n o w ne c g t h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tm e t h o d u s e st h em o s tr e l e v a n tc o e f f i c i e n tt oj u d g et h ep e r s o ni d e n t i f i c a t i o n f i n a l l y , w es t a t e t h ei n t e g r a t e dd i s c r i m i n a n ta l g o r i t h mb a s e do nd i s t a n c ea n dc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t i tu s e st w o e l e c t r o d e sf o re c gd e t e c t i o nw h i c ho n l yr e q u i r e dt h ep e o p l ec o n t a c t t h ee l e c t r o d ew i t hb o t hh a n d so nh a r d w a r e t h ee c gm e a s u r e m e n tc i r c u i tu s e s h i 曲p e r f o r m a n c ei n s t r u m e n tc h i p s a st h ef i o n ta m p l i f i c a t i o na n dl o w - d r i f t o p e r a t i o n a la m p l i f i e r 勰t h em a i na m p l i f i c a t i o nw h i c hm a g n i f yt h ee c g1 , 0 0 0t i m e s i i i 摹十心电信号的身份识别系统 i tu s e s8 - s t e p sp r o g r a m m a b l es w i t c h e d - c a p a c i t o rf i l t e rc h i pt oa c h i e v et h e4 5 h z l o w - p a s sf i l t e r ，a d o p t st h ee n h a n c e d5 1c o r em c ua d u c 8 4 2a st h ec o n t r o lc e n t e r a d u c 8 4 2h a s12b i ta d cw h i c hc a na c h i e v ee c ga c q u i s i t i o na n ds e n de c gd a t at o t h ec o m p u t e rb yu a r t i th a st h ec h a r a c t e r i s t i c so fs i m p l e ，c o n v e n i e n t ，c o m f o r t a b l e a n de a s yt oc a r r y o ns o f t w a r ed e s i g n ，i tu s e sk e i lr t v i s o i n 2a ss o f t w a r ep l a t f o r ma n du s e sc l a n g u a g et ow r i t ee c ga c q u i s i t i o ns y s t e mc o n t r o lp r o c e d u r e so nu n d e r - b i tm a c h i n e a n du s e sm a t l a b 7 0a se c ga n a l y t i c a lp r o c e s s i n gp l a t f o r mf o re c g a c q u i s i t i o n ， d i g i t a lf i l t e r i n ga n di d e n t i f i c a t i o n w a v e l e tt r a n s f o r mh a sb e e nu s e dt or e m o v et h e b a s e l i n ed r i f ti n t e r f e r e n c es i g n a l ，f r e q u e n c yi n t e r f e r e n c ea n de m gs i g n a l s i n t e r f e r e n c et og e tt h ee c gw a v e f o r mp e r f e c t l y u s i n gt h es l o p ed e t e c t st h ep o s i t i o n o fr p e a kt h a ti tc a nr e a l i z et h es i n g l ec y c l eo fe c g f r o mc o n t i n u o u se c g i tu s e s c r o s s - c o r r e l a t i o na l g o r i t h mt og e th i 曲s i m i l a rs i g n a lf r o me c gw a v e f o r ma n do b t a i n t h ea v e r a g ee c gw a v e f o r m sw h i c hu s ef o ri d e n t i f i c a t i o n t h es y s t e mt e s t e d3 4s a m p l e sa n dt h er e c o g n i t i o nr a t ei s9 0p e r c e n tw h i c h s h o w e dt h ef e a s i b i l i t yo ft h ee c gi d e n t i f i c a t i o nm e t h o d f u r t h e rs t u d i e sa r er e q u i r e d i ft h es y s t e mu s e sf o ra p p l i c a t i o n k e y v l o r d s ：b i o m e t r i ci d e n t i f i c a t i o n ； e c g ；d i g i t a lf i l t e r i n g ；w a v e l e tt r a n s f o r m a n a l y s i s ；d i s t a n c ed i s c r i m i n a n c e i v 华南师范大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论 文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确的方式标明。 本人完全意识到此声明的法律结果由本人承担。 论文作者签名：檄 嗍：叩月7 日 学位论文使用授权声明 本人完全了解华南师范大学有关收集、保留和使用学位论文的规 定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南师 范大学。学校有权保留并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电 子版和纸质版，允许学位论文被检索、查阅和借阅。学校可以公布学 位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印、数字化或其他 复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释：本学位论文属于保密范围，在j 后解密适用 本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权 书。 蟛 门7 日 聊繇叩” 嗍：1 年歹月7 日 轹 啤 签 胡， 者 灿 一一 划 期 沦 日 皋于心l 【l 信r ，l , 的身份识别系统 1 1 课题背景及意义 1 绪论 在科技高速发展的当今社会，个人身份识别在金融安全、安防监控、医疗、 资料保密等领域有着非常广泛的应用。采用可靠、简单和低成本的方法识别或辨 别个体身份具有很大的应用价值，也是人类对数据资料等信息进行保密所追求的 目标。传统的身份识别的方法很多，如d 卡、密码或口令等等，采用设定数字 符号作为标记，识别时只判断输入的数字符号与设定的数字符号是否相同，而不 管输入符号代码的人的身份，一旦设定的符号被人窃走或破解，就失去了保密作 用。利用人的生物特征进行身份识别是最近几十年随着电子信息技术与生物技术 的发展而兴起的新技术。这种新兴的生物特征识别与辨别技术，以人与人之间独 特的、难以伪造的解剖特征、生理特征或者行为特征为基础，配合电子技术，达 到身份识别与辨别的目的。 几十年来，通过国内外专家的不懈努力，实现了很多成熟的生物特征识别方 法，如人脸的几何特征、指纹特征、声音特征、视网膜特征等等。这些生物特征 识别方法具有非常高的识别率，已经应用在很多方面。但是，这些生物特征识别 方法也有不足之处，比如，人脸识别可能被不法分子通过化妆或者偷拍身份主人 头像的方法蒙混过关，指纹可能别人提取并用胶乳再造，声音也可能被人模仿或 者偷录。因此，目前所用的人体生物特征识别方法，并非无懈可击。为加强生物 特征识别的可靠性，国内外专家采取了各种各样的方法来完善现有的生物特征识 别方法，尽最大可能保护人民的合法权益。例如，将身份识别的方法从单一参数 变为多参数特征识别，加大生物特征被破解的难度。也有学者通过探索研究人体 新的生物特征，完善人体生物特征体系实现生物特征识别方法的完善。 基于心电信号的生物特征识别方法，就是在这样的背景下被国外学者专家提 出的【卜3 1 。心电信号是人的心脏跳动产生的生物电势。对人体的心电信号进行分 析，其结果不但可以用来作为临床医学诊断的依据，也可以作为一种生物特征， 用来识别人的身份。由于人与人之间的心脏位置、大小以及心脏结构都不相同， 因此，每个人的心电信号都是独一无二的。个体之间的心电信号差异性为心电信 基十心电信号的身份识别系统 号的身份识别与辨别提供了理论的基础。 跟传统的人体生物特征识别法相比，心电信号识别身份方法有他自己特殊的 优势。首先，心电信号活体产生的，要求被测量者是一个活体，而且是现场直接 采集的，他人难以冒充，不像指纹、人脸、视网膜等识别方法可以利用图像进行 假冒。是直接对活生生的人进行信号监测的结果。因此心电信号不像指纹、声音 等特征那样容易假冒、模仿。其次，心电信号的获取方便，由其在医疗中，心电 信号是最常用的信号之一。最后，心电信号身份识别方法，可以作为人体生物特 征识别方法的一种补充。完善了生物特征识别系统，加强了生物特征识别方法的 准确性与可靠性，适应当前多特征识方法的发展趋势。 目前，心电信号身份识别方法的研究处于刚起步的阶段，判别技术还不成熟， 识别率难以达到1 0 0 的理想情况，不能单独用于身份识别。但如果跟其他成熟 的生物特征识别方法相结合，充分利用心电信号难以假冒的优势，能改善其他生 物特征识别的效果，增加生物特征识别系统的可靠性。因此基于心电信号的身份 识别系统有很大的研究价值。 1 2 国内外研究现状 利用心电信号的某些特性参数对人进行身份鉴定识别是最近几年在国外兴 起的人体生物特征识别与辨别身份的新方法，是为补充完善传统的人体生物特征 识别理论而提出的新方法【3 7 1 。 瑞典的l e n n ab i e l 等人采用1 2 导联法采集5 0 个人的心电信号，并对每一导 联的e c g 信号，提取心电信号各个阶段持续时间、幅度等3 0 个的特性参数，作 为个体识别的特征参数。他们利用s i m c a ( s o i ti n d e p e n d e n tm o d e l i n go fc l a s s a n a l o g y , ) 法对特征参数进行分析处理，实现了利用心电信号对人的身份识别。 美国的t w s h e n 等人从m i t b i h 心电数据库中提取2 0 个正常人的心电信 号，在对这些心电信号滤除各类干扰后，获得q r s 波、q t 波的幅度、持续时间 等7 个参数，利用模板匹配法和神经网络决策法d b n n ( ad e c i s i o n b a s e dn e u r a l n e t w o r k ) 进行分析处理，分别获得9 5 和8 0 的识别率。将两种方法结合，获 得1 0 0 的识别率。证实了利用心电信号生物特征辨别人的身份是可行性。 日本的m a s a k ik y o s o 等人采用标准i i 导联法采集9 个正常人的心电信号， 2 螭于心l l 三信弓的身份识别系统 对心电信号进行二阶微分处理，获取p 波持续时间、p q 间隔时间、q r s 波群间隔 时间、q t 波间隔时间4 个特征参数，得出各个参数的马氏距离，获得高达9 9 6 辨别准确率。并研究用边界马氏距离法来避免待测者没有在心电数据库中注册 存储心电数据而识别到其他人的情况。 韩国的k y e o n g s e o pk i m 等人采用标准i 导联法采集l o 个健康男子的在正 常心率( 6 0 - - 8 0 次分) 和快速心率( 1 2 0 - 1 4 0 次分) 时候的3 0 秒心电信号，获取 r t 间隔时间、q t 间隔时间和q r s 间隔时间三个参数，计算马氏距离，实现 个体的识别。 在心电信号的获取上，大多使用医疗领域的心电信号采集仪器，以获取理想 的心电波形数据。但医疗系统专用的心电信号采集仪器不但价格高，而且仪器携 带不便。设计简便实用的心电信号提取装置对基于心电信号的人体识别有着重要 的应用价值。 1 3 本课题主要内容 本课题主要研究了心电信号的身份识别匹配算法和心电信号识别系统的实 现。课题的研究内容主要包含以下三个方面： ( 1 ) 算法研究 本课题主要研究了两种类型的心电信号身份判别法，一种是参数距离判别识 别法，一种是波形相关系数判别法。 参数距离识别法，通过计算心电信号之间各类参数的距离，采用就近距离的 判别法则，判定未知心电信号在心电数据库的归属。距离的研究了马氏距离判别 算法、小波距离识别算法、谱能量距离识别算法、参差百分比识别算法的计算规 则。马氏距离法是以心电信号各个阶段的幅度、时间间隔为距离的计算参数，根 据未知心电信号与已知心电信号的特性参数距离判别身份。小波距离法，是对心 电信号进行小波多层分解，以分解系数为特征，计算心电信号小波分解系数的距 离。谱能量距离识别法，是将心电信号变换到频域，计算频域参数的距离。残差 百分比识别法，以原始的心电信号为分析的数据，累积时域内心电信号之间的差 域的数值。 波形相关系数判别法是从信号相关性的角度，分析计算两组心电信号之间相 基于心电信呼的身份识别系统 似程度。按照同类信号相关性最大的原则，从心电数据库中找出与未知身份心电 信号相关性最大的样本作为匹配的结果。 ( 2 ) 心电采集系统 硬件设计上，研究了基于双电极心电信号测量电路的设计，采用内带1 2 位 模数转换器的a d u c 8 4 2 单片机作为心电采集系统的控制核心。双电极测量法， 不但硬件电路简单，测量仪器便于携带。而且，测量也方便。测量时，只要求溅 试者左右食指接触测量电极就可以实现心电信号测量。对测试者的姿态没有要 求，测试者可以在躺着测量，可以站着测量，甚至在移动过程中也可以测量。 ( 3 ) 心电信号软件处理与识别实现 系统的软件设计包括下位机心电信号采集系统软件设计和上位机心电信号 处理软件设计。 用k e i lu v i s i o n 2 为平台，设计下位机的采集系统的软件程序，实现心电信号 的采集并用u a r t 口送往上位机。上位机软件设计，以m a t l a b 7 0 软件为平台， 设计串行通信协仪，控制下位机的运行和接收下位机的心电数据。对心电数据进 行数字滤波，滤除基线漂移信号、5 0 h z 工频干扰信号、肌电干扰信号和高频噪 声信号。对数字滤波后的心电信号，采用斜率识别法定位r 波的位置，实现单 个周期心电信号的定位。设立心电数据库，设计心电识别算法，完成心电信号的 匹配识别。 4 堆于心电信n j 的身份识别系统 2 1 心电信号特征 2 基于心电信号的身份识别算法 正常心脏一次跳动产生的典型，t ：, e g 信号如图2 1 所示。主要包括p 波、q r s 波群、t 波和u 波部分。 r 图2 1 心电信号典型波形 p 波：反映了心房肌去极化过程的电位变化情况。前一半主要由右心室产生， 后一半主要由左心房产生。正常p 波的宽度不超过0 1 1 秒。 q r s 波群：反映了心室肌去极化过程的电位变化情况。典型的q r s 波群包 括三个紧密相连的波，第一个向下的波称为q 波，第一个向上的波称为r 波， 继r 波后向下的称为s 波。这三个波紧紧相连，总共时间不超过o 1 秒，而且都 是反映心室激动的波形，所以合并称之为q r s 波群。 t 波：代表心室肌晚期复极过程所引起的电位变化情况。方向常与r 波方向 一致，是一个电压比较低且时间较长的波。一般其间期为0 0 5 - - - 0 2 5 秒，振幅 愈高，间期愈长。 u 波：位于t 波之后，又称后电位，一般认为是心室舒张的机械性结果，由 心室舒张时形成的后电位产生。亦有认为与心肌传导纤维或乳头肌的复极有关。 其振幅为0 0 5 一- 0 2 毫伏，宽度 o 2 7 秒。 p r 段：从p 波终点至q r s 波群起点。其起点表示心房除极完毕，其终点 表示心室除极开始。正常人的p r 段是接近基线的，但亦可轻度偏移。 p r 期间：是从p 波起点到q r s 波群起点的间隔时间，代表从心房开始兴 奋到心室开始兴奋的时间，即兴奋通过心房、房室结和房室束的传导时间。这一 基于心也信号的身份识别系统 期| 日j 随着年龄增长而有加长的趋势。 q r s 期间：从q 波开始至s 波终点的时间间隔。代表两侧心室肌的电激动 过程。 s t 段：从q r s 复合波的终点到t 波的一段。代表心室肌复极化缓慢进行 的阶段。正常人的s t 段是接近基线的，但亦可轻度偏移。 q t 期间：从q 波开始到t 波结束的时间。代表心室去极化和复极化总共 经历的时间，一边小于0 4 秒，受心率的影响较大。 正常人的心电信号各个波形的时间和幅度典型值范围如下表2 1 所示。 表2 1心电信号各个波形的时间和幅度的典型值范围 波形名称电压幅度m v时间s p 波 0 0 5 - - 0 2 5o 0 6 - 0 1 1 q 波 。 r 波的1 4 o ，2 0 ) ，工是一个等待判别的样品。 ( 1 ) 。= ：= 时的判别 最直观的做法是先计算x 到q 和g 2 的距离，然后按照“就近 的原则进行 判别。导出如下规则进行判别： 若d 2 ( x ，g i ) d 2 ( 工，g 2 ) ，则x g l 若d 2 ( x ，g 1 ) d 2 ( x ，g 2 ) ，则x g 2 ( 2 5 ) 上述判别规则可以用“判别函数 进行描述。考虑 d 2 x ，g 1 ) 一d 2 ( x ，g 2 ) = ( x 一。) 一1 ( x 一鸬) 一( x 一：) x 一声：) = 2 x 一( 2 - p 。) + ( 。+ 2 ) 。一( u l - u 2 ) ：一2卜必一(一-f12)：“(x一万)2 l厂一 7、叫 其中，万：昙( 一+ ：) 是两个总体均值向量的平均值，口：2 , - i ( 一一：) 。 令w ( x ) - - o ( x 一万) ，则判别规则( 2 6 ) 可简化为 w 孔j x g l ( 2 - 6 ) 【w ( x ) x g l x 云( 2 - 7 ) 显然，判别规则( 2 - 5 ) 、( 2 - 6 ) 、( 2 - 7 ) 相且等f r 。 在实际应用中，总体的均值鸬，：及方差矩阵三一般都是未知，可以用样本 均值和样本协方差矩阵作为其估计。设_ 。，一：， 是来自于g i 的样本， x ：，艺：，吒也是来r 于g 2 的样本，这些已经知道归属的样本称为训练样本，利 用训练样本可得到一，段的无偏估计为 墨2 去芸而， ， 戛= 去芸x z ， 的一个联合无偏估计为 岛2 石基( 4 + 鸣) ， 其中样本离差矩阵4 ：艺( 嘞一i ) ( 勃一墨) ，扛l ，2 。此时可得到判别函数为 w ( x ) = 五( x i ) ， 这里i = 圭( 墨+ 夏) ，口= 筇1 ( 墨一夏) 。判别规则为 j 艇g l ( 2 - 8 ) jx g ( 2 ) l 2 时的判别 我们仍然可以使用( 2 - 6 ) 的“就近原则 作为判别准则，即 i ( x - , u 。) 。i 1 ( x 一。) ( x 一：) ；1 ( x 一2 ) jx g ， 【( 工一声。) i 1 ( x 一。) ( x 一：) ；1 ( x - , u ：) jx g ： 也可以构造判别函数w ( 工) 。可以考虑 w ( x ) = d 2 ( x ，o , ) - d 2 ( x ，g z ) = ( x 一。) i ( x 一) 一( x 一，l ：) 。；1 ( x 一：) 它是x 的二次判别函数。相应的判别规则为 r 心 x x ，fl o o 一 o ) ， i = 1 ，2 ，k 。x 是一个等待判别的样品。x 到总体q 的距离为 d 2 ( x ，g j ) = ( x 一。) i 1 ( x 一i ) ，i = 1 ，2 ，k 判别规则为 若d 2 x ，q ) = n 。蚍f i n 。d 2 x ，g j ) ，则x q ( 2 1 0 ) 在实际应用中，总体参数。，：，以及。，：，。通常是未知的，它们的 取值需要用训练样本进行估计。x i 。，葺：，是来自总体g 的训练样本，则雎 的估计为 鹿2i 2 专荟嘞。 p i2x i2 一乙x 口。 当。= ：= = 。时，可以采用的联合无偏估计= j 忑1善i t ( 吩一1 ) s ， 其中，s = 去喜( 嘞一i ) ( 嘞一暑) ，疗= 惕+ 慢+ + 当i ，：，。不全相等时，可以用g f 组的访i 练样本估计协方差，即 毛= s 2 右善( 一i ) ( 勃一i ) ：i = 1 , 2 , - - , k 此时判别规则为： x 一写) 。( 工一亏) = m 。i 。n ( x - i , ，) x i ) ，则工g ： ( 2 11 ) 百j ：者 1 2 j o 0 、-、 x x ，i、， w w ，1l 皋于心i 乜信号的身份识别系统 ( x i ) 筇( x 一写) = m 。i 。n ( x i ) 耳( x 一墨) ，则石g ， ( 2 1 2 ) 4 基于马氏距离的心电识别算法描述 根据前边所述的马氏距离识别法原理，利用马氏距离判别法对心电信号的特 征参数进行判别归类，属于多个总体的判别过程。马氏距离身份识别算法中，进 行距离运算的数据是从心电信号提前的1 7 个包含心电信号各个阶段幅度、时间 间隔等特征的信号参数。在心电数据库中，存储有身份已定个体一段时间的m 个周期的心电信号。心电数据库中n 个人的心电特性参数用矩阵表示为 g i ，g 2 9 o0 9 g n 。g i 是一个m x1 7 的矩阵，其存储特征数据的格式如下式2 1 3 所 示： g i = ( 2 1 3 ) 每一行表示从一个周期的心电信号中提取的1 7 个特征参数，m 表示某个样本的 总体中存储的心电信号的周期数。 假设从未知身份的心电信号中提取特征参数向量工= ( 一，而，而，) ，。样本库中 g i 的各个特征参数的平均向量为p i ， 胪去戮 1 ，1 7 1 ( 2 1 4 ) 协方差矩阵z , i 为： ，。志否( 卜棚训 ( 2 1 5 ) 则工到g i 的马氏距离为： d 2 ( x ，g r ) = ( x 一所) ：( 工一r ) ，f = 1 ，2 ，力 ( 2 1 6 ) 计算出马氏距离后，用式子( 2 1 2 ) 的可判别出待测信号的归属，完成信号的匹配。 如果某个样本m 个周期的信号求出的1 7 个心电信号特征参数都一致，则离差为 0 ，马氏距离就变成了欧式距离。 、=-“j m 勋； ? 2 口 ； ： j u慰； 以限 以 基于心电信号的身份识别系统 2 3 3 小波距离识别法 小波距离识别法，是对心电信号进行多层的小波分解，得出小波分解的细节 系数和近似系数，作为距离判断识别的依据。 l 小波理论简介1 1 3 - 1 5 i 小波分析( w a v e l e ta n a l y s i s ) 是2 0 世纪8 0 年代初，由m o r l e t 在分析研究地球 物理信号时提出来的一种数学处理工具，它的数学基础是傅立叶变换。小波分析 方法是一种窗口大小( 即窗口面积) 固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可 改变的时频局域分析方法。在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨 率，而在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。这一特性通常被 成为数字显微镜，在处理突变的心电信号时特别有用。 ( 1 ) 小波基函数 如黝f ) 玖啪足允许性条件q = 衅挚缈 帆r ) ( 2 - 1 7 ) 称，( f ) 为依赖于参数口和r 的小波基函数，简称小波基。其中：口为尺度因子 ( 或伸缩因子) ， r 为平移因子。由于口，r 是连续变化的值，因此称杪 ( f ) 为 连续小波基函数，它们是由同一母函数杪( f ) 经伸缩和平移后的一组函数序列。 ( 2 ) 连续小波变换 将任意l 2 ( r ) 空间中的函数，似在小波基下展开，称这种展开为函数f ( t ) 的连续小波变换( c o n t i n u o u sw a v e l e tt r a n s f o r m ，简称c w t ，其表达式为： ( 叩) = ( 们帆以玲= 击少( 帆( 等卜 ( 2 - 1 8 ) 由以上定义可知，小波变换和傅立叶变换一样，也是一种积分变换，啊似，f ) 1 4 摹于心l u 信吁的身份识别系统 为小波变换系数。但它不同于傅立叶变换的地方时，小波具有尺度口和平移r 两 个参数，函数一经小波变换，就意味将一个时间函数投影到二维的时间一尺度相 平面上，这样有利于提取信号函数的某些本质特征。 ( 3 ) 离散小波变换 由连续小波变换的概念可知，在连续变换的尺度参数口及位移参数r 值下， 小波基函数啊位，f ) 具有很大的相关性。因此，一维信号f ( t ) 做小波变换成二 维的啊他，f ) 后，它的信息是有冗余的。其从压缩数据、节约计算量及便于计 算机计算的角度考虑，我们希望在不丢失原信号坟t ) 信息的情况下，尽量较小的 小波变换系数的冗余度。因此实际应用中通常是将连续小波中参数口，r 离散化， 通常取n 。= 2 ，z o = l ，此时虬，( f ) 变为： 型 y ，i ( f ) = 22 沙( 2 一t 一后) ，j = o ，1 ，2 ，；k z ( 2 1 9 ) 称y ，t ( f ) 为离散小波基，那么函数厂( f ) r ( 尺) 的离散小波变换( d i s c r e t e w a v e l e tt r a n s f o r m ，简称为d w t ) 为： 弓( 口j ，k l - o ) _ - e 几) 五( t ) d t ( 2 2 0 ) ( 4 ) 多分辨率分析与m a ll a t 算法 多分辨率分析( m u l t i - r e s o l u t i o na n a l y s i s ，简称m r a ) ，也成为多尺度分析， 是建立在函数空间概念上的理论，有s m a ll e t 和y m e y e r 与1 9 8 6 年提出。它可 将此前所有的正交小波基构造统一起来，使小波理论产生突破性的进展。它的基 本思想是利用正交小波基函数的多尺度特性将信号在不同尺度下展开并加以比 较，以得到有用的信息。这种思想直接导致了m r a 理论的产生，和多采样率滤波 器组是不谋而合的。m r a 不但为正交小波基函数的构造提供了一种简单的方法， 而且还为正交小波变换配快速算法( m a l l a t 算法) 提供了理论依据。因此m r a 在 正交小波变换理论中有非常重要的地位。多分辨率分析在小波变换理论中具有非 常重要的地位。 m a ll a t 算法对信号的分解与重构过程如下图2 - 3 所示。 堆十心电信号的身份识别系统 一t 嚣：t 茹t 二耳 a 分解快速算法示意图 一c m + n ( 。 - - - c m + 琳n - i 丁：了嚣丁一 b 重构快速算法示意图 配3m a l l a t 算法分解与重构示意图 图2 3 示出了著名的m a l l a t 塔式算法，图a 是小波的快速分解过程，其 中尺度系数勺+ l 。和小波系数办w 的表达式如下： 勺+ l t = h 。( m - 2 k ) c 加( 2 7 ) d 川= j i l ( m - 2 k ) c j 。( 2 - 8 ) 图b 是小波的快速重建过程，小波变换系数q ，历的重构公式为： 饥册= 勺，i h o ( m - 2 k ) + d h l ( m - 2 k ) ( 2 2 1 ) 从数字滤波器的角度来看，式( 2 8 ) 和( 2 - 9 ) 所描述的由。到巧、的系数 分解过程可用图2 3 的电路结构表示，这是对一组离散序列进行双通道滤波的过 程。和j i l i 为为双通道滤波器组。具有低通性质，7 l l 具有高通性质，它们的 滤波输出分别对应于离散信号的低频概貌和高频细节。由于两滤波器的输出序列 长度和输入序列相同，结果总长度变为原始信号长度的两倍。由于原始信号的频 带被等分为低通和高通两部分，所以滤波后输出序列的带宽只有原始信号的一 半。由带限信号的采样定理知，可以将采样率降低一半而不丢失任何信息，因此， 此处进行二抽取是允许的。其中符号山2 表示二抽取，对应c ， 和d 似的数据长度 减半，使总的输出序歹i j 长度与输入长度保持一致。 对勺j 继续作类似的分解可得c 川j 和嘭小，所需电路的结构及滤波器系数 玩和如不变，并且类似的结构可以一直重复推演下去，即每一次分解把该次输入 的离散信号分解成一个低频的粗略逼近( 概貌) 和一个高频的细节部分。而且每次 输出采样频率都可以再减半，而保证总的输出系数长度不变。这样就将原始离散 信号进行了多分辨率分解。 1 6 堆十心l 包信号的身份识别系统 c j ij a 二级分解电路结构图 + lj + j i c b 二级重构电路结构图 图2 4 分解与重构电路结构图 2 小波距离的心电信号识别算法1 1 6 。1 7 】 根据小波多尺度分析的理论可知，心电信号利用小波函数进行多尺度分解 之后，产生表示小波高频成分的细节系数和表示低频成分的近似系数。如果两个 人的心电信号的特征一致，那么，它们进行小波多尺度分解后的各层系数也一致。 因此，心电信号的特征可有小波分解系数表示。 个待判别身份的心电信号小波分解系数与心电数据库中某个样本的小波 分解系数之间的距离定义为： 一乙= 砉芸鞠 协2 2 ， 式中，是露”、e ? 田分别指未知身份心电信号与样本库某个样本的心电信 号的小波分解系数。p 表示分解的层数，g 指某一层分解中的第g 个小波系数。 分子表示的是待判别心电信号与样本心电信号小波变换系数之间距离值。分母用 来衡量基于待测心电信号小波变换系数相对幅度差值权重。分母还包含了一个阀 值r ，用来避免小波变换系数很小时，引起分子差值的比值过大。 根据距离判别的就近原则，小波距离的判别法则为： w d i s t j = m i n ( w d i s t f ) ，则晶易 ( 2 2 3 ) 1 q d n 2 3 4 谱距离识别法 将心电信号进行快速傅立叶( f f t ) 变换，就能将时域表示的一t x , e g 信号转变成 1 7 基于心i 【l 信弓的身份识别系统 由频域表示。频域的数值表征了心电信号在各个频率分量的能量数值。谱距离的 的定义为： 脚丁：于! 竺! 堡! 堕二竺竺掣， ( 2 2 4 ) - i = 0 m a x ( 1 f e c g o ( i ) ，f i ) 式中的f e c g o 和f e c g , , 分别为未知身份心电信号与心电数据库各个样本心 电信号在频域范围内各个频点的数值。分母中的r 是为了避免髓c g d 数据过小 时而使得谱能量距离的数值过大而加入的阈值。 谱距离识别法的判别法则同样可以用距离判别法则来描述。待判别心电信号 的归属于心电数据库中同它谱能量距离最近一组。 2 3 5 残差百分比识别法 残差百分比p r d ( p e r c e n tr e s i d u a ld i f f e r e n c e ) ，用来评估两个信号之间形状差 异性的一个公共量。p r d 的定义如下： f ( e c g o ( i ) 一e c q ( f ) ) 2 1 瞢而面 x 1 0 0 ( 2 2 5 ) 式中，m 是指一个周期心电信号中信号中数据的长度， 刀是指心电数据库