[發(fā)明專利]基于IWT與AGA-BP模型的ECG身份識別方法

在審

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• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112107310A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發(fā)明（設計）人: 李寧;朱龍輝;秦曙光;何復興;鄭強蓀
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: A61B5/0402
• 分類號: A61B5/0402;A61B5/0472;A61B5/117;A61B5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 弓長

本發(fā)明公開了基于IWT與AGA?BP模型的ECG身份識別方法，具體為：步驟1，采集心電信號并去噪；步驟2，采用小波定位方法對去噪后的ECG信號的R波峰值點進行定位；步驟3，通過步驟2所得R波峰值點，確定QRS波群位置，確定P波與T波的峰值點、起點與終點；步驟4，基于步驟2和步驟3得到的QRS波群、P波和T波的峰值點、起點和終點進行組合得到特征向量，然后運用AGA?BP模型進行ECG信號識別。本發(fā)明的基于IWT與AGA?BP模型的ECG身份識別方法，解決了現有技術中存在的心電信號識別準確率差的問題。

技術領域

本發(fā)明屬于生物特征識別方法技術領域，涉及一種基于IWT與AGA-BP模型的ECG身份識別方法。

背景技術

隨著科技的不斷發(fā)展，生物特征越來越顯示出其獨特的優(yōu)勢，利用生物特征進行識別開始更多的引起人們的關注。相較于傳統(tǒng)的生物特征，心電信號有許多巨大的優(yōu)勢，首先由于心電信號來自于身體內部，難于仿造；其次，任何存活的個體都會具有心電信號，故其不會被遺忘或者丟失；此外，心電信號作為一種一維信號，其處理簡單，計算量小，識別速度更快。綜上所述，心電圖(Electrocardiogram，ECG)信號具有的眾多優(yōu)勢都使其成為21世紀生物識別領域不可忽視的重要組成部分。

基于ECG的身份識別面臨三個重要問題，一是心電圖信號的預處理，從人體初始采集的心電圖信號帶有大量的諧波，波形質量不高，因此需要對心電圖信號進行預處理，心電圖信號預處理的結果好壞直接決定了后期特征提取與識別質量的高低，目前，已有研究采用經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)和小波變換(Wavelet Transform，WT)對心電圖信號進行預處理。二是ECG進行特征提取，一個典型的心電波形可由P波、QRS波群、T波等主要部分構成，目前的研究主要集中在兩個方面：一方面是針對不同波群進行特征提取，由于QRS波群波群能夠反映左、右心室除極電位和時間的變化，大多數文獻針對QRS波群進行提取。也有部分文獻出于其他目的對P波和T波進行特征提取；另一方面是提出新的特征提取方法，目前常用的提取方法有多尺度自回歸模型(MSARM)提取，自相關提取和變換識別提取，其中變換識別提取根據變換方法不同又分為離散余弦變換(DCT)提取、離散傅里葉變換(DFT)提取，沃爾什哈達瑪變換(WHT)提取，小波變換提取等。三是心電圖信號分類方法，常見的分類方法有支持向量機(Support Vector Machine,SVM)，BP(backpropagation)神經網絡，深度學習、卷積神經網絡等，以及一些其他改進方法。

傳統(tǒng)的ECG識別方法中在數據預處理階段使用的是基礎的濾波算法，濾波效果并不是很好，使得在特征提取階段不能得到準確的特征點位置，同時其心電圖信號分類方法基本使用單一的機器學習或者智能算法，但單一算法在ECG身份識別時的識別精度與收斂速度不佳，然而這些問題都會影響最終的識別結果。因此基于上述問題，本發(fā)明提出一種基于IWT與AGA-BP模型的ECG身份識別方法，IWT即就是基于無極卡爾曼濾波(UnscentedKalman Filter,UKF)算法優(yōu)化的WT算法。本發(fā)明方法應用IWT提高信號預處理的效果，并以AGA-BP模型使得ECG身份識別時能夠快速達到最佳的識別精度。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種基于IWT與AGA-BP模型的ECG身份識別方法，解決了現有技術中存在的心電信號識別準確率差的問題。

本發(fā)明所采用的技術方案是，基于IWT與AGA-BP模型的ECG身份識別方法，具體按照如下步驟實施：

步驟1，采集心電信號，利用IWT算法對采集的心電信號預處理，得到去噪后的ECG信號；

步驟2，采用小波定位方法對去噪后的ECG信號的R波峰值點進行定位，并進行R波漏檢和錯檢排查，同時確定相鄰R波峰值點之間的采樣間隔；

步驟3，通過步驟2所得R波峰值點，確定QRS波群位置，確定P波與T波的峰值點、起點與終點；