一种基于特征提取和模型训练交替优化的心磁图身份识别方法

本发明公开了一种基于特征提取和模型训练交替优化的心磁图身份识别方法，包括模型训练阶段和身份识别阶段，构建了基于可学习参数的两阶段定向主成分分析特征提取单元和神经网络分类器，通过包含分类损失和稀疏性正则项的总损失函数，采用交替更新策略联合优化特征提取和分类过程。身份识别阶段利用模型训练阶段获得的最佳的特征提取模块和神经网络分类器组合对预处理后的心磁图信号进行特征提取和分类识别。本发明通过参数化特征提取和交替训练策略，实现了特征提取与分类器的协同优化，解决了传统心磁图信号身份识别中特征提取与分类环节脱节的问题。