穿戴式心电信号伪差识别算法的研究及应用

针对穿戴式心电监测设备普遍存在的运动和设备伪差问题,提出了基于心电幅度突变度和突变分布连通性、变换后心电极大极小值对凌乱度,以及异常心搏特征等设计的伪差识别组合算法.通过在心电自动分析三个关键环节嵌入组合算法实现伪差识别,并选择了3种设备4种数据样本进行算法验证.结果表明,组合算法伪差识别灵敏度可达98.35%,可将QRS检出正确率提高3.08%,且并未增加心电自动分析运算时长,算法不依赖特定硬件设备,可应用到各类穿戴式设备的心电数据分析中,具有普适且高效的特点.

掩膜法与Gabor滤波在指纹增强中的应用

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响指纹特征提取及指纹鉴别的识别率。为了解决指纹采集仪采集图像对比度差而且指纹损坏严重情况下识别效果不佳的问题,采用了对反锐化掩膜后指纹图像采用Gabor滤波方法进行图像增强的算法。用反锐化掩膜法预处理指纹图像,并用Sobel算子求取图像的水平和垂直梯度图,把预处理后图像与Gabor函数卷积得到增强图像,可以恢复指纹采集图像中难以识别区域,清楚再现指纹纹理。结果表明,掩膜法与Gabor滤波算法结合在指纹图像增强中可以达到理想的图像增强效果。

基于SPI协议的新型嵌入式指纹采集系统设计

自动指纹识别系统(AFIS)考虑的问题主要包括移植性、识别速度和指纹数容量等关键问题。为了解决这些问题,提出了一种新的解决这些问题的硬件方案。在SPI协议下,利用TI公司高性能浮点数据处理芯片TMS320C6713和Veridi- com公司固体指纹传感器FPS200,第一次实现了DSP与FPS200通过多通道缓冲串口McBsP实现指纹采集,提高了AFIS的移植性;TMS320C6713数据处理能力强大,具有浮点数据处理能力,可以大大提高指纹算法的执行速度;通过外扩存储器SDRAM,能够实现大规模指纹图像的采集和存储;经过实际测试,该方案的设计为实现实时大容量嵌入式自动指纹识别系统(AFIS)提供了较理想的硬件平台。