[發明專利]基于PPG信號的相空間重構身份識別方法

在審

• 申請號: 202110338928.0
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113065453A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 陳小惠;劉文文;薛毓楠;彭杰
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;A61B5/00;A61B5/02;G06N20/00
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 陳棟智

1.一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1)使用紅外光作為入射光源，利用反射式檢測方法獲取脈搏波信號；

步驟2)對步驟1)采集到的信號進行預處理，采用帶通濾波和形態學濾波相結合的方法去除常見噪聲；

步驟3)對預處理后的信號進行檢測特征點、并提取優質信號，以PPG信號相鄰兩個波谷間的距離為步長，連續2個波谷長為窗長，提取一個窗體的波形；然后進行判斷，提取單個周期的優質信號，波形序列為x(1),x(2),...,x(N)；

步驟4)對步驟3)中的優質信號相空間重構，采用互信息法求最佳延遲時間；

步驟5)使用Cao法求最小嵌入維數：在Cao氏圖中，E(1)和E(2)都在1附近穩定時，即得到了最小嵌入維數d，至此實現對PPG信號的相空間重構；

步驟6)對步驟4)和步驟5)中重構的高維相空間中尋找混沌吸引子；

步驟7)對步驟6)中找到的混沌吸引子提取特征點：根據重構出的混沌吸引子的形狀，再利用已知樣本分類信息，能夠找到不同樣本的混沌吸引子形狀上的差異，從而提取出能夠反映不同樣本信息的特征，如果提取出的特征不明顯，則返回步驟4)，直至找到能夠明顯反應樣本特征的混沌吸引子；

步驟8)對步驟7)中提取的特征點采用集成學習算法對樣本集和測試集進行學習訓練，實現最終分類的目標。

2.根據權利要求1所述的一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，其特征在于，步驟4)中最佳延遲時間具體為：交互信息曲線第一次下降到極小值所對應的延遲時間τ即為最佳延遲時間。

3.根據權利要求1所述的一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，其特征在于，步驟5)具體為：當嵌入維數為d時，步驟3)所述的優質波形序列的第i個重構向量為：

y_i(d)＝(x(i),...,x(i+(d-1)τ)),i＝1,2,...,N-(d-1)τ

其中，d為嵌入維數；τ為延遲時間。

4.根據權利要求1所述的一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，其特征在于，步驟6所述尋找吸引子時需要對相空間參數進行調整，直至尋找能正確反應系統特征的吸引子。

5.根據權利要求1所述的一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，其特征在于，步驟7所述提取特征點指：根據混沌吸引子的形狀特征，提取出能夠反應不同樣本個體的特征信息，形成特征向量，特征點包括：最大Lyapunov指數和Kolmogorov熵和關聯維數。

6.根據權利要求1所述的一種基于PPG信號的相空間重構身份識別方法，其特征在于，步驟8所述采用集成學習算法對樣本集和測試集進行學習訓練，先賦予每個訓練樣本相同的初始化權重，在此訓練樣本分布下訓練出一個弱分類器；然后更新權重再訓練出一個新的弱分類器，重復T次，得到T個弱分類器；最終將這T個弱學習器通過集合策略進行整合，得到最終的強學習器。