一種心電信號數(shù)據(jù)處理方法【技術(shù)領(lǐng)域】本發(fā)明涉及一種身份識別的技術(shù)，尤其涉及一種利用心電信號進行數(shù)據(jù)處理，進而識別身份的方法。

背景技術(shù)：
隨著計算機網(wǎng)絡(luò)和電子技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了一種新的身份驗證方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的口令和密碼——生物身份識別技術(shù)。生物身份識別技術(shù)是指利用人體生物特征或行為特征進行身份認證的一種技術(shù)?；谏锾卣鞯淖詣幼R別系統(tǒng)都有大體相同的工作原理和工作過程。首先是采集樣本，這些樣本可以是指紋、人臉的圖像等；其次是進行特征提取，根據(jù)樣本所具有的獨特和唯一的特征，用一種算法為其分配一個特征代碼，該特征代碼被存入數(shù)據(jù)庫。最后當需要對某人進行身份鑒定時，再用某種特征匹配算法將存入數(shù)據(jù)庫的此人的特征代碼與被識別人的特征相匹配，從而查明其身份?，F(xiàn)有技術(shù)中的心電信號進行身份識別的方法，心電信號滿足生物識別的基本條件，正常人的心電圖的PQRST波形在一定的時間內(nèi)保持相對的恒定，即使壓力、運動時心率發(fā)生變化，但QRS波形仍然保持穩(wěn)定，這樣就保證了個體心電特征的穩(wěn)定性。但現(xiàn)有的基于心電信號身份識別技術(shù)采用12導聯(lián)的心電信號的每一導聯(lián)多個特征點，作為具有唯一性和特征性的身份識別特征信息，這種身份識別的技術(shù)需要采集12導聯(lián)的心電信號，信號采集比較繁瑣，只適用于經(jīng)過專業(yè)培訓醫(yī)院醫(yī)生實施，很難應(yīng)用到家庭及個人醫(yī)療監(jiān)護中。同時，由于采集的特征信息為離散數(shù)據(jù)，計算復雜且區(qū)分準確性不高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種心電信號數(shù)據(jù)處理方法，并對該心電信號序列本身進行特征曲線的相似性比較：一種心電信號數(shù)據(jù)處理方法，該方法包括以下步驟：(a)采集心電信號數(shù)據(jù)；(b)對采集到的心電信號數(shù)據(jù)進行預處理；(c)特征提取，將經(jīng)過預處理的心電信號分解為單周期心電信號組，并將其中的單周期心電信號作為一個特征向量；(d)對心電信號進行分類選擇，以此構(gòu)建身份識別特征向量；(e)相似性比較，確認身份。在上述特征提取步驟中，所述具體步驟為：檢測心電信號QRS波，確定R波波峰點；以波峰為分界線，將心電信號分解成為單周期信號組；以每個單周期信號作為一個特征向量。優(yōu)選的，采取對各個特征向量同時在橫軸(時間軸)和縱軸(電壓軸)上進行范圍為[0,1]的歸一化處理。優(yōu)選的，上述步驟還包括在橫軸上進行三次樣條插值算法，插值間隔為X＝[0:0.01:1]。優(yōu)選的，在特征提取步驟中，進一步包括將經(jīng)過歸一化處理后的單周期心電信號進行分類，并選擇最大類別中的單周期心電信號作為特征向量集。優(yōu)選的，所述相似性比較之前包括以下步驟：提取最大類別中的單周期心電信號作為采樣對象的特征向量集存儲在中心數(shù)據(jù)庫作為原始心電信號，存儲到模板庫；選取單周期心電信號類別中，相似性最高的k個歸一化心電周期作為個人的代表信號，存儲到模板庫。檢測信號輸入后，與中心數(shù)據(jù)庫模板進行相似性比較，確定身份。優(yōu)選的，采用特征曲線匹配方式，對單周期心電信號序列本身進行曲線的相似性比較。本發(fā)明的優(yōu)勢在于：1、可利用家庭式便攜設(shè)備進行心電信號采集，擴大了用戶范圍，而不再局限于現(xiàn)有的心電信號采集只能由醫(yī)院等醫(yī)療機構(gòu)完成；2、本發(fā)明采用特征曲線匹配的方式，避免了心電信號數(shù)據(jù)提取的繁瑣過程，使得計算簡單化；3、排除了因運動、情緒、心臟疾病等因素造成的信號數(shù)據(jù)準確性不高，能有效的提高身份識別的正確率。【附圖說明】圖1為一個實施例中心電信號數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為一個實施例中心電信號數(shù)據(jù)采集的流程圖；圖3為一個實施例中原始心電信號數(shù)據(jù)圖；圖4為一個實施例中歸一化心電單周期信號數(shù)據(jù)圖；圖5為一個實施例中歸一化整合后的單周期心電信號數(shù)據(jù)圖?！揪唧w實施方式】以下結(jié)合說明書附圖1-5，對本發(fā)明涉及的技術(shù)方案做進一步詳細闡述。圖1和圖2分別示出了本實施例中心電信號數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖和流程圖，具體包括以下步驟：步驟S10，采集心電信號。在本實施例中，采用單導聯(lián)心電信號進行身份識別，其中包括醫(yī)用12導聯(lián)或其他不同導聯(lián)數(shù)的便攜式心電采集設(shè)備。由于現(xiàn)有的基于心電信號身份識別技術(shù)采用醫(yī)用12導聯(lián)的心電信號的每一導聯(lián)多個特征點，信號采集比較繁瑣，且應(yīng)用范圍較小，故本實施例中只需用其中一個導聯(lián)的心電數(shù)據(jù)，可以采集不同對象、不同時間段的數(shù)據(jù)，使心電信號身份識別不再局限于醫(yī)院等醫(yī)療機構(gòu)，可利用家庭式的便攜心電采集設(shè)備、遠程醫(yī)療和個體醫(yī)療，由用戶自行進行采集和上傳數(shù)據(jù)，擴大了應(yīng)用范圍。步驟S20，對采集的心電數(shù)據(jù)進行預處理。心電信號預處理主要是進行濾波，在本實施例中，可采用0.5-45Hz的巴特沃夫帶通濾波器進行去噪處理，并且采用小波變換算法去除基線漂移。步驟S30，心電信號數(shù)據(jù)的歸一化處理。如圖3所示為本實施例中原始心電信號數(shù)據(jù)圖，所述對采集到的原始心電信號數(shù)據(jù)進行歸一化處理，具體步驟為：確定單周期心電信號并以此作為一個特征向量。在本實施例中，圖4所示為本實施例中歸一化心電單周期信號數(shù)據(jù)圖，其中，確定心電信號中單周期信號的步驟為：檢測心電信號中的QRS波，并確定R波波峰點的位置，以R波波峰點為分界線，將心電信號分解為單周期心電信號組，以每個單周期心電信號作為一個特征向量。對各個特征向量同時在橫軸(時間軸)和縱軸(電壓軸)上進行范圍為[0,1]的歸一化處理，并且在橫軸上進行三次樣條插值處理，插值間隔設(shè)定為X＝[0:0.01:1]，這樣，使得同一個信息處理系統(tǒng)中采用統(tǒng)一的采樣頻率。如圖5所示為歸一化整合后的心電示例圖，其中，紅色直線為R波峰的分割區(qū)間，綠色點為T波波峰，紅色點為P波波峰。以R波為分界線，經(jīng)歸一化后心電信號保留了完整周期信號的所有特征，并且幅度差異消失，重組后的心電信號，仍然可以很好的提取P波或R波的信息。步驟S40，建立心電信號模版數(shù)據(jù)庫。在本實施例中，如圖4所示，上部分數(shù)據(jù)為訓練集數(shù)據(jù)，下部分為測試集數(shù)據(jù)，將兩部分采集到的數(shù)據(jù)作為原始心電信號數(shù)據(jù)，上部分數(shù)據(jù)存儲到心電信號數(shù)據(jù)模板庫中。如圖4所示，下部分為歸一化單周期心電檢索信號。對于檢索到的原始心電信號數(shù)據(jù)，通過歸一化處理后得到的單周期信心電信號，根據(jù)曲線信號之間的相似程度進行信號分類，采用聚類分析的方法進行分類處理，選取最大的類別中心電信號作為個人的身份識別心電信號模版。通過對不同對象進行心電信號數(shù)據(jù)采樣，建立心電信號模板數(shù)據(jù)庫。步驟S40中，也可以采用以最大類別中所有心電信號的中值作為標準向量，計算出與標準向量之間的差異程度(例如歐式距離)，并選取距離標準向量最近的10組向量作為采樣對象的代表心電信號模板。步驟S50，相似性比較。比較采集到的心電信號的特征向量與心電信號模板數(shù)據(jù)庫中的模板是否相似，若是，則進入步驟S60；若否，則結(jié)束。本實施例中，檢測心電信號輸入后，采取特征曲線匹配方式，與中心數(shù)據(jù)庫模板進行相似性比較。步驟S60：所述相似性比較，以與檢索數(shù)據(jù)相似性程度最大的模板庫數(shù)據(jù)對應(yīng)的采樣對象，作為檢索心電數(shù)據(jù)的所有者。需要說明的是，以上所述的本發(fā)明的具體實施方式，并不構(gòu)成對本發(fā)明保護范圍的限定。任何根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思所作出的其他各種相應(yīng)的改變與變形，均應(yīng)包含在本發(fā)明權(quán)利要求的保護范圍之內(nèi)。