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龙图腾网获悉菏泽学院申请的专利基于奇异值分解的PPG信号身份识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114997240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210751377.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于奇异值分解的PPG信号身份识别方法及系统是由杨俊峰;李静;黄玉文;黄复贤;郭玉滨设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于奇异值分解的PPG信号身份识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于PPG信号生物识别技术领域，提供了一种基于奇异值分解的PPG信号身份识别方法及系统，本发明利用奇异值分解方法得到获取PPG信号相应的特征向量，减低了信号噪声，利用构建的多特征及其分组获取PPG信号中判别性强的特征，且充分利用不同PPG信号之间的关联信息，进一步增强PPG信号身份识别方法能力，以此来提高PPG信号身份识别系统的鲁棒性和性能；通过计算特征向量与预设的用户PPG向量模板库中每一个模板之间的欧式距离，把距离值最小且达到一定阈值的模板作为要识别的用户，实现了PPG信号身份识别的目的。

本发明授权基于奇异值分解的PPG信号身份识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于奇异值分解的PPG信号身份识别方法，其特征在于，包括： 获取PPG信号； 利用投影矩阵，得到PPG信号相应的特征向量； 计算特征向量与预设的用户PPG向量模板库中每一个模板之间的欧式距离，把距离值最小且达到一定阈值的模板作为要识别的用户； 其中，用户PPG向量模板库的构建包括：利用奇异值分解方法对训练集中PPG信号进行预处理；把预处理后的训练集中PPG信号进行单周期分段；依据单周期分段结果，构建训练集中PPG信号的多特征并进行分组，得到多特征组；对多特征组进行判别分析，计算出所有训练样本的投影矩阵，利用投影矩阵构造训练集的多特征模块库作为用户PPG向量模板库； 多特征包括PPG信号的时域特征、三层稀疏表示特征和局部均值特征； 对获取单周期PPG信号的时域特征、三层稀疏表示特征和局部均值特征进行串联融合，并使用平均值法计算融合后多特征所有个体的模板； 使用欧式距离计算多特征与模板的差异值，并按照差异值的大小对相应的PPG信号进行排序； 把排序后的PPG信号按顺序分成若干组； 多特征判别分析是在构建的多特征组的基础上进行的，可以通过线性变换把G组数据投影到判别分析的公共子空间中，使得该空间中的投影样本具有个体内变化最小和个体间变化最大的性质，利用个体间散度矩阵和个体内散度矩阵得到多特征组共享空间下的线性判别分析模型，使得同个个体PPG信号样本在投影后相互聚集，不同个体样本在投影后相互分散，最后求解出的投影向量更具有可区分性和判别性； 所述个体内散度矩阵具体为： ； 所述个体间散度矩阵具体为： ； 式中，代表个体内散度矩阵，代表个体间散度矩阵，G代表分组数量。

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