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龍圖騰網獲悉菏澤學院申請的專利基于奇異值分解的PPG信號身份識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114997240B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210751377.5，技術領域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權基于奇異值分解的PPG信號身份識別方法及系統(tǒng)是由楊俊峰;李靜;黃玉文;黃復賢;郭玉濱設計研發(fā)完成，并于2022-06-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于奇異值分解的PPG信號身份識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于PPG信號生物識別技術領域，提供了一種基于奇異值分解的PPG信號身份識別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明利用奇異值分解方法得到獲取PPG信號相應的特征向量，減低了信號噪聲，利用構建的多特征及其分組獲取PPG信號中判別性強的特征，且充分利用不同PPG信號之間的關聯(lián)信息，進一步增強PPG信號身份識別方法能力，以此來提高PPG信號身份識別系統(tǒng)的魯棒性和性能；通過計算特征向量與預設的用戶PPG向量模板庫中每一個模板之間的歐式距離，把距離值最小且達到一定閾值的模板作為要識別的用戶，實現(xiàn)了PPG信號身份識別的目的。

本發(fā)明授權基于奇異值分解的PPG信號身份識別方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于奇異值分解的PPG信號身份識別方法，其特征在于，包括： 獲取PPG信號； 利用投影矩陣，得到PPG信號相應的特征向量； 計算特征向量與預設的用戶PPG向量模板庫中每一個模板之間的歐式距離，把距離值最小且達到一定閾值的模板作為要識別的用戶； 其中，用戶PPG向量模板庫的構建包括：利用奇異值分解方法對訓練集中PPG信號進行預處理；把預處理后的訓練集中PPG信號進行單周期分段；依據(jù)單周期分段結果，構建訓練集中PPG信號的多特征并進行分組，得到多特征組；對多特征組進行判別分析，計算出所有訓練樣本的投影矩陣，利用投影矩陣構造訓練集的多特征模塊庫作為用戶PPG向量模板庫； 多特征包括PPG信號的時域特征、三層稀疏表示特征和局部均值特征； 對獲取單周期PPG信號的時域特征、三層稀疏表示特征和局部均值特征進行串聯(lián)融合，并使用平均值法計算融合后多特征所有個體的模板； 使用歐式距離計算多特征與模板的差異值，并按照差異值的大小對相應的PPG信號進行排序； 把排序后的PPG信號按順序分成若干組； 多特征判別分析是在構建的多特征組的基礎上進行的，可以通過線性變換把G組數(shù)據(jù)投影到判別分析的公共子空間中，使得該空間中的投影樣本具有個體內變化最小和個體間變化最大的性質，利用個體間散度矩陣和個體內散度矩陣得到多特征組共享空間下的線性判別分析模型，使得同個個體PPG信號樣本在投影后相互聚集，不同個體樣本在投影后相互分散，最后求解出的投影向量更具有可區(qū)分性和判別性； 所述個體內散度矩陣具體為： ； 所述個體間散度矩陣具體為： ； 式中，代表個體內散度矩陣，代表個體間散度矩陣，G代表分組數(shù)量。

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