10.16652/j.issn.1004-373x.2023.15.013
PPG多频域特征的改进灰狼身份识别方法
针对目前生物信息身份识别方法大多存在识别率不高,或出现特征提取方式数量不够、特征间关联性较低等问题,提出一种PPG多频域特征的改进灰狼身份识别方法.针对现有方法特征提取数量不足,对光电容积脉搏波(PPG)信号进行多频域多特征提取,即从时域、频域、小波域三个域度共提取20维特征;为保留特征间的相关性,利用改进的FCBF算法对提取到的20维特征进行降维,获得特征子集;为保证最终识别的准确率,构建改进灰狼算法优化支持向量机(IGWO-SVM)的分类模型,对降维后的特征集进行训练和测试,最终完成PPG身份识别.仿真实验结果表明,该方法的识别准确率可达到98.61%.
PPG信号、FCBF算法、IGWO-SVM算法、识别率、降维、身份识别
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TN911.73-34;R318
2023-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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