基于改进邻域粗糙集的PPG信号身份识别方法

孙斌; 薛毓楠; 陈小惠

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基于改进邻域粗糙集的PPG信号身份识别方法

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针对现有生理信号身份识别方法的算法复杂性高、识别率低等问题，提出了一种基于光电容积脉搏波（photo plethysmo-graphy, PPG）信号的身份识别方法。首先对PPG信号提取了心指数、幅度差等24维特征；然后利用柯西扰动量子粒子群优化邻域粗糙集（CQPNR）算法进行特征约简与寻优，获取最佳特征子集；最后利用人工蜂群算法优化支持向量机（ABC-SVM）算法对样本的最佳特征子集进行训练与测试，完成个体身份识别。仿真结果表明，该方法的识别准确率可以达到98.9%。

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来源
《国外电子测量技术》 |2022年第6期|8-13|共6页
作者
孙斌; 薛毓楠; 陈小惠;
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作者单位

南京邮电大学自动化学院、人工智能学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;人工智能理论;
关键词
PPG信号; CQPNR算法; ABC-SVM算法; 识别率;

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