基于心电图(ECG)的身份识别一直是一个活跃的研究领域。使用单心动周期信号进行识别时，如何获取充分的有用信息表征学习是一个问题。本文设计了一种编码融合的算法，用于提取融合特征，首先对从去除噪声后的信号中提取的单心动周期信号进行分割，对分割后的信号聚类，计算分割后的信号与聚类中心的距离和相关性，将距离和相关性重新编码并融合得到融合特征。实验结果表明：90个受试者的1 350例心动周期的识别准确率为93.4%,单心动周期信号的有用信息被有效表达，具有一定的实际应用价值。
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