基于多重分形特征的心电身份识别方法研究

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.