典型文献
基于改进邻域粗糙集的PPG信号身份识别方法
文献摘要：
针对现有生理信号身份识别方法的算法复杂性高、识别率低等问题,提出了一种基于光电容积脉搏波(photo plethys-mo-graphy,PPG)信号的身份识别方法.首先对PPG信号提取了心指数、幅度差等24维特征;然后利用柯西扰动量子粒子群优化邻域粗糙集(CQPNR)算法进行特征约简与寻优,获取最佳特征子集;最后利用人工蜂群算法优化支持向量机(ABC-SVM)算法对样本的最佳特征子集进行训练与测试,完成个体身份识别.仿真结果表明,该方法的识别准确率可以达到 98.9％.
文献关键词：
PPG信号;CQPNR算法;ABC-SVM算法;识别率
中图分类号：
作者姓名：
孙斌;薛毓楠;陈小惠
作者机构：
南京邮电大学自动化学院、人工智能学院 南京210000
文献出处：
引用格式：
[1]孙斌;薛毓楠;陈小惠-.基于改进邻域粗糙集的PPG信号身份识别方法)[J].国外电子测量技术,2022(06):8-13
A类：
plethys,CQPNR
B类：
邻域粗糙集,PPG,生理信号,算法复杂性,识别率,光电容积脉搏波,photo,mo,graphy,信号提取,心指数,幅度差,维特,柯西扰动,扰动量,量子粒子群优化,特征约简,特征子集,人工蜂群算法,算法优化,优化支持向量机,ABC,个体身份识别,识别准确率
AB值：
0.357405
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