基于动态心电信号的实时身份识别算法

？心电图(ecg)信号因其具备易于监测、个体唯一性等特点在生物识别领域受到广泛关注.针对身份识别的准确性和实时性问题,给出一种快速鲁棒的、适用于微型化嵌入式平台的心电信号身份识别算法.首先,利用动态阈值法提取稳定波形用于快速生成心电模板样本和测试样本;然后,基于优化动态时间弯曲(dtw)法进行差异度计算得到识别结果;其次,考虑心电信号为非稳态时变信号,为保证模板数据与人体体征状况的一致性,对心电模板库进行动态更新管理以进一步提高识别准确性与鲁棒性.对mit-bih心律失常数据库和自建心电数据库的分析结果表明:所述算法的识别成功率最高达到98.6%;在安卓移动端,动态阈值与优化dtw法一次运算平均时间分别约为59.5ms和26.0ms,实时性能显著提高.