一种基于虚拟仪器的心音身份识别系统及方法 【技术领域】
本发明属于身份识别技术领域， 具体涉及一种基于虚拟仪器的心音身份识别系统及方法。 背景技术 在高度信息化的现代社会， 随着交通、 通讯和网络技术的飞速发展， 人类的活动范 围越来越大， 身份鉴别的难度和重要性也越来越突出， 对人类自身身份别的准确性、 安全性 与实用性提出了更高的要求。
虚拟仪器 (Virtual Instrument， 简称 VI) 是在以通用计算机为核心的硬件平台 上， 由用户设计定义、 具有虚拟面板、 测试功能由测试软件实现的一种计算机仪器系统。虚 拟仪器由硬件设备与接口、 设备驱动软件和虚拟仪器面板组成。 其中， 硬件设备与接口可以 是各种以 PC 为基础的内置功能插卡、 通用接口总线接口卡、 串行口、 VXI 总线仪器接口等设 备， 或者是其它各种可程控的外置测试设备， 设备驱动软件是直接控制各种硬件接口的驱 动程序， 虚拟仪器通过底层设备驱动软件与真实的仪器系统进行通讯， 并以虚拟仪器面板 的形式在计算机屏幕上显示与真实仪器面板操作元素相对应的各种控件。 用户用鼠标操作 虚拟仪器的面板就如同操作真实仪器一样真实与方便。
生物识别被美国麻省理工学院列为 21 世纪十大技术之一， 生物识别技术的核心 社会功能可以归纳为以下四条基本社会功能 ：
①可以为被密码、 口令困扰的人提供安全与便利 ；
②可以扩展成为信息安全领域的认证系统平台， 可以为重要身份或重要信息提供 安全的强认证 ；
③可以提供给行政部门或其它机构精确、 快捷地确认他人身份的技术手段 ；
④可以提供精确、 快速、 安全的人与设备的匹配。
目前商业上采用的生物识别方法主要有人脸识别、 虹膜识别、 指纹识别和声音识 别等。这些生物特征识别技术身份识别方面虽然取得了初步推广， 但在实际应用中也面临 许多挑战， 其中比较突出的是生物特征识别的安全问题。有人成功利用明胶制成的假手指 骗过了指纹识别系统 ； 利用打印下的虹膜图片或者在隐形眼镜上蚀刻出的虚假虹膜， 可以 让虹膜识别系统真假难辨， 声音容易被模仿， 脸形也容易从用户的相片中提取出来等等。 因 此， 生物特征识别系统所采用的生物特征信息最好是从现场实时地从活体采集， 为了增加 生物识别技术的可靠性和安全性， 探索新的更具安全性的生物识别方法是身份识别领域的 热点之一。
心音是心脏及心血管系统机械运动状况的反映， 蕴含着心脏各个部分本身及相互 之间作用的生理和病理信息。 相比于传统的生物识别技术， 心音识别技术具有独特的优势 ： 首先心音来自于人的心脏， 不易被轻易仿制 ； 其次， 任何人都有心音， 具备普适性。 心音所具 有的独特生理特征使其成为有前途的新型身份识别方法之一。
发明内容 本发明的目的在于， 提出一种基于虚拟仪器的心音身份识别系统和一种基于虚拟 仪器的心音身份识别方法， 能够实时采集人体心音信号， 并且对心音信号进行实时显示、 分 析、 注册、 识别和存储。
本发明基于虚拟仪器的心音身份识别系统， 主要包括心音采集传输模块、 包含虚 拟仪器的嵌入式工控主板模块、 USB 蓝牙 Dongle 模块以及用于显示的液晶显示屏模块。其 中， 心音采集传输模块包括心音传感器模块、 有源滤波器模块、 音频放大模块、 dsPIC 主控单 元模块、 蓝牙串口模组模块以及 3.3V 电源模块， 心音采集传输模块通过蓝牙串口模组模块 发送采集信号 ； 工控主板通过 USB 蓝牙 Dongle 模块接收心音信号， 通过 LVDS 接口和 USB 接 口与液晶显示屏相连。
所述心音传感器模块将心音振动信号转换为电信号。
所述有源滤波器模块接收心音信号， 对其进行滤波， 去除环境噪声。
所述音频放大模块对心音信号进行放大并控制放大倍数。
所述 dsPIC 主控单元模块接收用户指令进行心音信号采集和模数转换。
所述蓝牙串口模组模块用于心音信号无线传输。
所述 3.3V 电源模块用于提供 3.3V 稳压电源。
所述 USB 蓝牙 Dongle 模块通过 USB 接口虚拟串口接收心音信号。
所述嵌入式工控主板是基于 x86 平台的一体机工控主板， 包含虚拟仪器， 用于实 现数据分析处理和存储。
所述液晶显示屏是工业级的带有触摸功能的液晶显示屏， 用于实时显示和人机交 互。
所述虚拟仪器安装在工控主板模块中， 接受用户指令并根据用户指令选择心音采 集模式、 用户注册模式以及用户识别模式， 对心音信号进行实时显示、 分析、 注册、 识别和存 储。
本发明还提出一种基于嵌入式虚拟仪器的心音身份识别方法， 虚拟仪器选用 LabVIEW 程序， 包括用户注册模块和用户识别模块。用户注册模块中包括串口模块、 信号 预 处 理 模 块、 Mel 频 率 倒 谱 系 数 (MFCC-Mel FrequencyCepstrum Coefficient) 特 征 参 数提取模块和数据库存储模块 ； 用户注册模块包括串口模块、 信号预处理模块、 矢量量化 (VQ-Vector Quantization) 模型匹配模块和数据库读取模块。
所述串口模块是虚拟仪器通过配置串口收发无线传输信号。
所述信号预处理模块依次包括对心音信号去均值、 归一化、 去噪、 分帧和加窗步 骤。
所述 MFCC 特征参数提取模块依次包括快速傅立叶变换 (FFT)、 Me l 滤波器组滤 波、 求 Log 对数能量和 DCT 求倒谱步骤。
所述 VQ 模型匹配模块包括 LBG 算法、 平均量化失真计算和欧式距离测度步骤。
所述数据库存储模块用于存储数据至本地数据库。
所述数据库读取模块用于读取本地数据库中数据。
所述用户注册模块通过虚拟仪器接收用户指令， 完成心音信号实时显示、 分析、 用 户身份注册和心音模版存储。
所述用户识别模块通过虚拟仪器接收用户指令， 读取用户注册心音模版， 完成心 音信号实时显示、 分析和用户身份识别。
本发明的技术方案， 首先采集心音信号， 将心音振动信号转换为电信号， 而后对心 音信号进行滤波和放大， 然后再对经滤波放大后的信号进行模数转换和蓝牙传输 ； 工控主 板通过 USB 蓝牙 Dongle 模块接收无线传输信号 ； 虚拟仪器通过调用用户注册模块实现用户 心音信号的实时显示、 分析和注册 ； 通过调用用户识别模块实现心音信号实时显示、 分析和 识别。
本发明有益效果如下 ： 本发明将人体心音信号与身份识别相结合， 开发基于虚拟 仪器的心音身份识别系统及方法， 利用心音信号不易复制性、 普适性和唯一性等特点， 实现 身份注册和识别功能， 克服了传统生物识别方法存在的较为突出的安全性问题。本发明操 作简单、 使用方便、 安全可靠， 整个系统具备无线传输功能， 体积小巧， 结构紧凑， 易于实施。 针对生物特征识别技术领域， 本发明提供了一种准确率高、 防伪能力强的生物识别新途径， 为当前社会所面临的各种身份鉴定和信息安全问题提供较为理想的解决方案， 具有很好的 市场前景， 良好的经济效益和社会效益。 附图说明
图 1 为基于虚拟仪器的心音身份识别系统的结构图 ； 图 2 为心音采集传输模块框图 ； 图 3 为 30Hz4 阶 Butterworth 高通滤波器电路图 ； 图 4 为 500Hz4 阶 Butterworth 低通滤波器电路图 ； 图 5 为音频放大模块电路图 ； 图 6 为 dsPIC 主控模块芯片引脚图 ； 图 7 为蓝牙串口模组模块电路图 ； 图 8 为模拟 3.3V 电源模块电路图 ； 图 9 为数字 3.3V 电源模块电路图 ； 图 10 为基于虚拟仪器的心音身份识别方法的流程图 ； 图 11 为信号预处理模块流程图 ； 图 12 为 MFCC 特征提取模块流程图 ； 图 13 为 VQ 模型匹配流程图 ； 图 14 为 LBG 算法流程图。具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明 ：
本实施例提出基于虚拟仪器的心音身份识别系统， 如图 1 所示， 包括依次连接的 心音采集传输模块、 USB 蓝牙 Dongle 模块、 嵌入式工控主板模块以及用于显示的液晶显示 屏模块。其中， 心音采集模块用于采集传输人体心音信号 ； USB 蓝牙 Dongle 模块用于接收 无线传输的心音信号 ； 嵌入式工控主板模块用于分析和存储心音信号 ； 液晶显示屏模块用 于数据实时显示以及人机交互。
本实施例中， 心音采集传输模块如图 2 所示由心音传感器模块、 有源滤波器模块、音频放大模块、 dsPIC 主控单元模块、 蓝牙串口模组模块以及 3.3V 电源模块组成。
心音传感器为驻极体话筒， 用于将心音振动信号转换为电信号， 驻极体话筒输出 与有源滤波器模块相连。
有源滤波器模块由 4 阶 30Hz 巴特沃斯高通滤波器和 4 阶 500Hz 巴特沃斯低通滤 波器组成， 用于对信号进行滤波。 4 阶 30Hz 巴特沃斯高通滤波器电路如图 3 所示， MCP609-1 和 MCP609-2 运放单元实现滤波功能， MCP6271 运放单元向 MCP609-1 和 MCP609-2 运放单元 提供 VDD/2 的偏置电压， MCP609-2 运放单元 7 脚与 4 阶 500Hz 巴特沃斯低通滤波器相连。 4 阶 500Hz 巴特沃斯低通滤波器电路如图 4 所示， MCP609-3 和 MCP609-4 运放单元实现滤波 功能， MCP609-4 运放单元 14 脚与音频放大模块相连， 输出滤波后的心音信号。
音频放大模块电路如图 5 所示， 用于放大经滤波后的心音信号。1 脚输入心音信 号， 2 脚输出经放大后的心音信号 ； 4 脚连接 dsPIC 主控单元的 RG6 脚， 用于接收时钟信号 ； 6 脚连接 dsPIC 主控单元的 RG7 脚， 用于控制音频放大倍数。
dsPIC 主控单元模块如图 6 所示， 用于控制心音采集模块和 3.3V 模拟电源模块， 实 现心音信号模数转换， 音频放大倍数控制和蓝牙模组模块连接， 采样频率为 2000， UART 波 特率为 115200。 蓝牙串口模组模块使用 HC-06 蓝牙转串口无线模块， 波特率设置为 115200， 电路 如图 7 所示。1 脚和 2 脚分别连接 dsPIC 主控单元的 RF2 脚和 RF3 脚， 实现无线收发信号 ； 24 脚用于连接 LED 灯， 指示模组工作状态。
3.3V 电源模块由模拟 3.3V 电源模块和数字 3.3V 电源模块组成。模拟 3.3V 电 源模块用于为心音传感器模块、 有源滤波器模块和音频放大模块提供 3.3V 电源， 电路图如 8 图所示， 1 脚接外部输入电压， 3 脚输出 3.3V 电压， 2 脚接 dsPIC 主控单元的 RE6 脚， 实现 dsPIC 主控单元控制电源芯片的关断开启功能 ； 数字 3.3V 电源模块用于为 dsPIC 主控单元 模块和蓝牙模组模块提供 3.3V 电源， 电路图如图 9 所示， 1 脚接外部输入电压， 2 脚通过一 个 10K 的上拉电阻与 1 脚相连， 3 脚输出 3.3V 电压。
本实施例中的心音采集模块供电电压应大于等于 4.5V 小于等于 6.5V， 采用三节 干电池供电。
本实施例中 USB 蓝牙 Dongle 模块为免驱的 USB 蓝牙适配器， 通过 USB 接口与工控 主板相连接。
本实施例中嵌入式工控主板模块采用 3.5 寸 ATOM 凌动 N270 低功耗车载主板一体 机工控主板， 支持 LVDS 接口， 支持扩展前置 USB 和 Audio 接口， 有 8 个 USB 接口和 2 个串口， 通过 USB 蓝牙 Dongle 模块接收无线传输信号。
本实施例中液晶显示屏模块含有触摸功能， 能够实现人机交互功能。通过 LVDS 接 口和 USB 接口与工控主板相连， LVDS 接口传输数字视频信号， USB 接口传输触摸信号。
本实施例中虚拟仪器接收用户控制指令， 根据控制指令实时采集心音信号并对信 号进行实时显示、 分析处理和存储功能。 工作过程如下 ： 用户首先打开心音采集模块， dsPIC 主控单元接收虚拟仪器发送的用户指令采集心音信号经滤波放大后进行模数转换并通过 蓝牙模组模块无线传输， 虚拟仪器通过 USB 蓝牙 Dongle 模块接收无线传输信号， 并在液晶 显示屏实时显示心音信号和分析结果。
本实施例提出一种基于虚拟仪器的心音身份识别方法， 如图 10 所示。
信号预处理模块依次包括以下步骤， 如图 11 所示 ：
(1) 去均值 ： 求出心音信号序列的均值， 将心音信号序列减去这个均值， 得到新的 心音序列。
(2) 归一化 ： 求出新心音序列的绝对值的最大值， 将新的心音序列除以这个最大 值， 得到归一化后的心音序列。
(3) 去噪 ： 使用小波去噪方法， 小波基为 db6， 分解 5 层， 软阈值量化处理。
(4) 分帧 ： 采用交叠分段的方法， 帧长为 256 点， 帧移为 128 点。
(5) 加窗 ： 为了减小信号在分帧时的截断阶段效应， 降低帧两端的坡度， 信号帧分 别乘以 hanning 窗函数。
MFCC 特征提取模块依次包括以下步骤， 如图 12 所示 ：
(1) 将预处理之后的信号做快速傅里叶变换， 获得信号频谱函数。
(2) 将频谱函数通过一组 Mel 尺度的三角形滤波器组， 滤波器的个数为 32。
(3) 计算每个滤波器组输出的对数能量， 其中 Hm(k) 为三角滤波器的频率响应。
(4) 最后经过离散余弦变换 (DCT) 即可得到 MFCC 系数 ：VQ 模型匹配模块依次包括以下步骤， 如图 13 所示 ：
(1) 在训练阶段用 LBG 算法， 由其训练序列聚类生成码本， 用分裂法确定初始码 本； LBG 算法流程图如图 14 所示。
(2) 在识别阶段， 首先要对待识别的信号提取特征参数， 再有每个模板依次对特征 参数序列进行矢量量化， 计算待识别信号与各个模版的欧氏距离测度。
(3) 计算出各个人的平均量化失真度 D， 最终的识别结果就是 D 中最小者对应的那 个人， 即所要辨识的那个人。
心音身份识别方法执行过程可分三步 ：
步骤 S1， 通过虚拟仪器接收用户注册指令， 调用数据库存储模块， 将注册用户名写 入本地数据库中 ；
步骤 S2， 通过虚拟仪器接收用户采集心音信号指令， 打开串口读写模块， 发送开始 采集命令至心音采集模块， 通过串口读取 USB 蓝牙 Dongle 模块接收到的心音信号， 依次调 用信号预处理模块、 MFCC 特征参数提取模块和数据库存储模块， 提取用户心音信号的特征 模版并存储在本地数据库中。图 11 为信号预处理流程图， 分帧模块中帧长为 256 点， 重叠 帧长为 128 点 ； 图 12 为 MFCC 特征提取流程图。
经过上述两步， 可调用用户识别模块进行用户识别。
步骤 S3， 通过虚拟仪器首先接收用户识别指令， 而后接收用户采集心音信号指令， 打开串口读写模块， 发送开始采集命令至心音采集模块， 通过串口读取 USB 蓝牙 Dongle 模 块接收到的心音信号， 依次调用信号预处理模块、 VQ 模型匹配模块、 数据库读取模块， 根据
欧氏距离最小准则实现心音身份识别。