基于非负矩阵分解的心电身份识别方法研究的任务书

基于非负矩阵分解的心电身份识别方法研究的任务书任务书1. 任务背景心电图（ECG）是反映人体心脏活动的一种仪器记录，具有很多特征能够反映心脏的状况，例如心率、QRS波形、ST段等等，因此ECG在心脏病

基于非负矩阵分解的心电身份识别方法研究的任务书 任务书 1.任务背景 心电图（ECG）是反映人体心脏活动的一种仪器记录，具有很多特 征能够反映心脏的状况，例如心率、QRS波形、ST段等等，因此ECG 在心脏病的诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。而心电身份识别是 指通过ECG信号来确定人的身份，可以在医学、安全等多个领域得到应 用。 非负矩阵分解（NMF）是一种数据分解方法，能够将一个非负矩阵 分解为两个非负矩阵的乘积，被广泛应用于图像处理、音频分析、社交 网络数据分析等领域。同时，NMF也可以应用于ECG信号处理，提取 ECG信号的特征。然而，目前针对ECG的身份识别研究还比较少，因此 有必要探索基于非负矩阵分解的心电身份识别方法。 2.任务要求 本任务的目标是研究基于非负矩阵分解的心电身份识别方法。具体 要求如下： （1）收集不同人的心电信号数据，并进行预处理。可以使用已有的 公开数据集，如MIT-BIH数据库；也可以进行自主采集，采集数量不少 于50个样本。 （2）对采集得到的心电信号进行特征提取。特征选择可以考虑 QRS波形、ST段、心率变异性等特征，也可以根据实际情况选择其他特 征。 （3）应用非负矩阵分解方法对心电信号的特征矩阵进行分解，并选 取合适的参数。可以使用不同的NMF算法和参数进行实验比较，如基于 欧氏距离的NMF算法、基于KL散度的NMF算法等。