ECG-Based Subject Identification Using Common Spatial Pattern and SVM
المؤلفون المشاركون
Alshebeili, Saleh
Alotaiby, Turky N.
Alsabhan, Waleed M.
Aljafar, Latifah M.
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, a nonfiducial electrocardiogram (ECG, the process of recording the electrical activity of the heart over a period of time using electrodes placed on the skin) identification system based on the common spatial pattern (CSP) feature extraction technique is presented.
The single- and multilead ECG signals of each subject are divided into nonoverlapping segments, and different segment lengths (1, 3, 5, 7, 10, or 15 seconds) are investigated.
Features are extracted from each signal segment through projection on a CSP projection matrix.
The extracted features are then used to train a radial basis function kernel-based Support Vector Machine (SVM) classifier, which is then employed in the identification phase.
The proposed identification system was evaluated on 10, 20, …, 200 reference subjects of the Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB) ECG database.
Using a single limb-based lead (I) with 200 reference subjects, the system achieved an identification rate of 95.15% and equal error rate of 0.1.
The use of a single chest-based lead (V3) for 200 reference subjects resulted in an identification rate of 98.92% and equal error rate of 0.08.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alotaiby, Turky N.& Alshebeili, Saleh& Aljafar, Latifah M.& Alsabhan, Waleed M.. 2019. ECG-Based Subject Identification Using Common Spatial Pattern and SVM. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191780
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alotaiby, Turky N.…[et al.]. ECG-Based Subject Identification Using Common Spatial Pattern and SVM. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191780
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alotaiby, Turky N.& Alshebeili, Saleh& Aljafar, Latifah M.& Alsabhan, Waleed M.. ECG-Based Subject Identification Using Common Spatial Pattern and SVM. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191780
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191780
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر