典型文献
基于多重分形特征的心电身份识别方法研究
文献摘要：
由于人的心脏是一个复杂的非线性混沌系统,利用多重分形分析手段来研究心电(electrocardiosignal,简称ECG)的混沌也是一种趋势.文章利用质量指数、多重分形谱两个概念,定性地分析了心电信号具有多重分形特性.并利用质量指数对称度、多重分形谱宽度、最大\最小概率子集分形维数差、多重分形谱非对称指数作为心跳周期的多重分形特征,结合支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)在3个心电数据库进行仿真测试.测试得到的心跳判别结果通过多数投票规则以判断受测者的身份,身份识别率达到96.67％,是一种可行的识别方法.
文献关键词：
心电;标准化;多重分形;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
卢清;陈建萍;胡俊勇;叶莉华
作者机构：
赣南师范大学 物理与电子信息学院,江西 赣州 341000
文献出处：
引用格式：
[1]卢清;陈建萍;胡俊勇;叶莉华-.基于多重分形特征的心电身份识别方法研究)[J].赣南师范大学学报,2022(03):31-35
A类：
electrocardiosignal
B类：
多重分形特征,身份识别,混沌系统,多重分形分析,分析手段,ECG,利用质量,多重分形谱,心电信号,分形特性,指数对,对称度,谱宽,子集,分形维数,心跳,跳周期,Support,Vector,Machine,心电数据库,仿真测试,试得,多数投票,受测者,识别率
AB值：
0.350382
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