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心音身份识别是从人的心音信号中提取人的身份信息，对实验者进行身份识别。随着信息技术的发展，准确方便的识别个人身份成为人们关注的一个热点。心音信号包含个人的身份信息，并且方便提取和处理。针对RBF神经网络的特点，本文将RBF神经网络用于心音的身份识别。
本文在分析了心音信号的特点，心音信号包含人的身份信息，所以可以作为身份识别的依据。针对心音信号的特点，提出应用RBF神经网络进行心音身份识别。本文的主要工作如下：
1.介绍了当前身份识别技术的发展，并对各自的优缺点进行了对比。提出一种新的基于心音信号的身份识别技术，分析了心音信号作为身份识别依据的可行性。
2.研究了心音信号的产生机理以及心音信号的特点，分析了心音信号的时域和频域特性。
3.介绍了心音信号提取的注意事项，分析了几种心音信号去噪预处理的方法，采用自适应提升小波变换对心音信号进行了去噪预处理。
4.针对心音信号以及人工神经网络的特点，从心音信号中提取出较好反映特定人个性的特征参数，给出采用常规聚类和全监督两种RBF神经网络训练算法进行心音身份识别。
5.进行心音身份识别的系统实验，对实验数据进行分析对比。表明用RBF神经网络进行心音身份识别能够取得预期的识别效果。