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本文提出一种基于加权相关系数的心电信号(ECG)身份验证方法,该方法根据心电波形的贡献率排序,运用二阶差分的阈值确定个体心电模板的数目,并选取出具有代表性的心电模板,再依据贡献率排序采用加权相关系数方法进行基于ECG的身份验证.该方法可以解决基于相关系数身份验证中选取模板数量和模板不合理对身份验证正确接受率(TPR)影响.在MIT-BIH数据集和真实环境下大量实验表明,与传统的相关系数方法相比,本文方法在上述数据中身份验证的平均TPR分别提高了5.66%和6.75%.