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发明专利
已授权
基于脉搏信号特征提取的身份识别方法
📄 申请号:CN202010663024.0
📄 发布日:2026/02/04
著录项目信息
申请日
2020-07-10
公开号
CN111783715B
公开日
2024-04-23
申请人
安徽建筑大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F18_213
IPC 分类号
G06F18_213
,
G06F18_2415
,
G06F18_10
,
G06F18_15
,
G06F18_214
,
技术画像
所属领域
信号特征提取
生物特征识别
信号处理
模式识别
身份识别
信号特征提取
应用场景
身份认证, 智能安防, 移动支付, 健康监测, 门禁系统
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摘要
本发明公开了基于脉搏信号特征提取的身份识别方法。该方法首先对原始脉搏波形进行FIR带通滤波,使用平均幅度差函数算法对滤波后的脉搏波形进行变换,通过变换波形的相邻极小值的时间差和采样率获得瞬时脉搏周期,根据瞬时脉搏周期进行每一帧脉搏波形的周期分割;对预处理后的脉搏波形进行特征提取,包括脉率特征、极值特征、曲率特征、能量特征以及子带谱特征;以每6周波作为一个样本,对所有训练样本的上述5种特征分别进行高斯统计建模;最后基于最大似然度进行身份ID识别,即对测试样本的5种特征分别按照每个目标人对应的5个高斯概率密度模型进行适配,计算5种特征的高斯概率密度乘积,将乘积最大值对应的身份ID作为识别结果。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
膨胀土地层盾构下穿雨水箱涵的施工方法
当前第 / 件
一种巷道空气储能罐的预应力调压衬砌结构
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