基于射频识别的心音身份认证系统研究

心音信号是人体最重要的生理信号之一,在不同的人身上有着不同的特征并且具有较高的稳定性,可以作为生物认证技术的认证特征.该文在GMM动态阈值算法基础上,开发了一种基于射频识别的心音身份认证系统,实现了用户身份注册、身份认证功能.     

基于心音信号谱分析的身份特征提取算法

该文针对心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,也是一种很好的用于身份识别的认证方法。该文提出了一种基于心音信号谱分析的身份特征提取算法。首先对心音信号进行消噪预处理,然后利用Welch方法分析了心音信号的谱特征,采用欧式距离作为匹配算法完成身份识别。最后,利用30个不同测试者心音数据对该方法的识别效果进行了测试,识别的错误率为0,证明了该方法的可行性和有效性。     

嵌入式心音身份识别系统研究

心音信号是人体最重要的生理信号之一,在不同的人身上有着完全不同的特征并且具有极高的稳定性,可以用作生物识别技术的识别特征.该文在梅尔频率倒谱系数特征提取和矢量量化模式匹配识别算法的基础上开发了一种基于虚拟仪器的嵌入式心音身份识别系统,实现了用户身份注册、身份辨识和身份确认的功能.该装置可为当前社会所面临的各种身份鉴定和...     

基于Teager-Huang边界谱的心音身份确认

心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制,为此该文提出了基于Teager边界谱和矢量量化的心音身份确认算法。实验表明,该算法取得很好的识别效果,正确识别率达到96．6％,等错误率仅为5．1％。     

经验模式分解及关联维数在心音信号分类识别中的应用

针对心音信号非线性、非平稳的特性,提出一种基于经验模式分解(EMD)和关联维数的心音特征提取方法.首先通过EMD方法将心音信号分解成若干个固有模态函数(IMF),并利用互相关系数准则对IMF进行筛选,结合G-P算法对主IMF(IMF1~IMF4)分量分别求其关联维数,以此作为神经网络的输入向量,实现了对正常心音信号和病理心音信号的分类识别.对于重构相空间中的两个重要参数时间延迟τ和关联维数m,分别采用互信息函数法和用Cao算法确定.对临床采集的心音数据按该方法进行测试,结果表明,该方法能有效地识别心音.     

基于希尔伯特振动分解的心音身份识别算法

心音信号是典型的非平稳信号,该文提出了基于希尔伯特振动分解的心音信号分析方法.将心音信号分解为一组自适应谐波分量作为特征参数进行身份识别.对码本大小为60的心音数据库进行实验,结果识别率到达93.3％,证明了这个方法的有效性.     

基于提升小波变换的心音信号特征提取方法的研究

为了准确提取心音信号的病理性信息,提出了一种基于提升小波变换的改进的特征提取方法针对性地分析第一心音(S1)和第二心音（S2）及其时限并对不同心音信号进行分类。首先利用提升小波软阈值降噪法对不同心音信号作去噪预处理;然后利用提升小波时间熵法检测心音信号在不同时刻的分布情况,并提取其熵值;通过香农能量优化双阈值法提取心音包络信号及S1、S2时限;最后改进选取心率、S1和S2时限、心动周期、包络面积,熵值六个特征参数,并利用支持向量机算法（SVM）对不同心音信号进行分类。分析和仿真结果表明该算法对正常和心脏病患者的心音准确分类率达到98%,表明该算法能有效识别不同心音信号。     

基于OpenBR的身份识别系统应用

OpenBR——开源生物识别系统,是一个可以提供快速高效开发环境的系统。正是因为它是一个用于研究新方法、改进现有算法、对接商业系统、测试识别性能并且可以自动部署生物系统的框架才使得应用此方法实现面部识别成为可能。对利用OpenBR提供的生物识别算法设计工具,经过正脸检测、规范化、特征描述、特征提取、特征对比匹配等一系列步骤对图片数据进行处理,最后将得到的匹配分数经过决策算法成为通过人脸识别实现身份识别的依据进行了研究。通过实验结果得出设计的决策算法可以得到90%以上识别率。可以应用于考勤、驾驶员身份识别等领域。     

改进HHT算法及在心音信号分析中的应用

HHT(Hilbert-Huang Transform)是一种具有自适应性的、新型的、基于模态分解的时间序列数据处理方法。心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法来处理心音信号有一定的局限性。为了研究心脏的动力学特征,将HHT算法引入到心音的信号分析中。提出了一种改进的HHT算法,针对仿真信号进行了分析,验证改进的算法可以正确地提取出信号中的各个分量IMF(Intrinsic Mode Function);使用该算法对一例正常心音信号进行分解处理,表明该算法能按不同的时间尺度对心音信号信号进行分解     

基于动态阈值和DTW的ECG身份识别算法

人体心电信号(ECG)虽然是非稳态时变信号,但现有研究表明其可以作为一种新型的生物识别特征用于对识别分辨率要求不高的应用场合,或与传统生物特征相结合来提高识别性能。本文给出了一种能针对不同实验对象动态设定阈值以提取典型波形,并利用加权动态时间弯曲法(DTW)进行ECG身份识别的算法。在模板登记阶段,首先对经去噪处理的一段ECG波形进行R点检测,然后通过动态阈值设定得到一段典型的包含完整心电周期信息的心电波形,最后将其作为模板波形存入用户模板库。在身份识别阶段,基于前述经动态设定的阈值进行心电波形选择,实时提取测试波形,然后基于经长度加权的DTW算法进行测试波形和模板波形的相似度计算,最终实现用户身份识别。     

基于DWTMFC特征参数提取的心音身份识别

心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,是一种很好的用于身份识别的方法,而在基于心音识别的系统中,提取反映用户个性特征的参数是关键问题之一.该文将Mel倒频系数的提取方法中的Mel滤波器组用小波变换后的信号频谱拼接来替代,以此提取了新的参数DWTMFC,并用矢量量化模型进行验证.实验结果表明DWTMFC参数的性能在矢量...     

动态帧时隙Aloha算法防信息碰撞研究

为了防止井下工作人员所携带的标签与读卡器之间发生信息碰撞,将动态帧时隙Aloha算法引入基于无线射频识别技术的矿井人员定位系统,并就其防信息碰撞问题进行研究。借助Matlab软件所进行的仿真结果显示:采用动态帧时隙Aloha算法后,读卡器识别速度增加,系统效率有所提高,标签信息在被阅读时发生碰撞的机率减小。     

基于径向基神经网络的双馈风力发电机低电压穿越控制研究

根据风力机能量转化机理及风电机组运行状态,建立了双馈感应发电机(DFIG)完整的5阶数学模型,分析了其电流控制方案,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络辨识的PI控制器自适应控制算法.利用RBF神经网络进行在线辨识,并根据被控对象的Jacobian信息在线调整PI控制器参数,以改善系统的动态响应特性和提高系统的低电压穿越(LVRT)能力.通过构建系统的Simulink仿真模型进行仿真.结果表明,该控制算法有效地抑制了由电压跌落引起的电流震荡,缩短了系统的故障恢复时间,增加了系统的自适应性和鲁棒性,从而提高了系统的低电压穿越(LVRT)能力.     

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.     

成像流型辨识算法

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种基于高斯混合模型的电容层析成像流型辩识算法.在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,结合Kmeans算法,通过训练得到各类流型所对应的高斯混合模型参数,构造分类器实现对五种流型的快速与精准的识别.实验结果表明,该算法与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,辨识准确率高、识别速度快,为电容层析成像流型辨识算法的研究提供了一个新思路.     

近场声源方位和距离联合估计算法

为提高近场麦克风阵列的声源定位精确度,对基于麦克风阵列的声源定位技术进行研究。详细分析了近场信号传播模型,并结合窄带子空间算法,对宽带ISM（Incoherent Signal-Subspace Method）算法进行改进,提出一种近场子空间声源方位和距离联合估计算法。该算法根据短时信号的频率特性,在特定频率上对信号应用子空间算法进行方向距离联合估计并对结果进行叠加,从而得到最终结果。该算法在相关信源和混响条件下均能得到较好的DOA（Direction-of-Arrival）估计效果。计算机仿真验证了算法的有效性。