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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于触振信号的身份认证方法、装置、设备、介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411650234.0，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权基于触振信号的身份认证方法、装置、设备、介质及产品是由杨志海;崔子成;李建新;刘志全;邹如萍;贺志泉设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于触振信号的身份认证方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明的实施方式提供了一种基于触振信号的身份认证方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：当检测到用户按压所述终端设备时，采集用户按压所述终端设备产生的触振信号；对所述触振信号进行预处理，得到预处理触振信号；对所述预处理触振信号进行特征提取，得到所述预处理触振信号对应的全局特征和局部特征；对所述全局特征和所述局部特征进行特征融合，得到融合特征；通过预先构建的身份认证模型对所述融合特征进行处理，得到所述融合特征对应的身份信息。本发明在应对复杂环境变化时，可以快速准确的实现身份认证。

本发明授权基于触振信号的身份认证方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于触振信号的身份认证方法，应用于终端设备，其特征在于，所述方法包括： 当检测到用户按压所述终端设备时，采集用户按压所述终端设备产生的触振信号； 对所述触振信号进行预处理，得到预处理触振信号； 对所述预处理触振信号进行特征提取，得到所述预处理触振信号对应的全局特征和局部特征； 对所述全局特征和所述局部特征进行特征融合，得到融合特征； 通过预先构建的身份认证模型对所述融合特征进行处理，得到所述融合特征对应的身份信息； 其中，所述对所述预处理触振信号进行特征提取，得到所述预处理触振信号对应的全局特征和局部特征，包括： 对所述预处理触振信号进行全局提取，得到所述预处理触振信号对应的全局特征； 对所述预处理触振信号进行编码，得到所述预处理触振信号的关键特征； 对所述关键特征进行解码，得到所述预处理触振信号的局部特征； 其中，所述对所述预处理触振信号进行编码，得到所述预处理触振信号的关键特征，包括： 通过自编码器提取所述预处理触振信号的潜在非线性特征，以将所述预处理触振信号压缩至潜在空间； 并从所述潜在非线性特征中学习出预处理触振信号的关键特征； 以及，所述对所述预处理触振信号进行全局提取，得到所述预处理触振信号对应的全局特征，包括： 基于预设的帧时长和帧移，将所述预处理触振信号分割为多个短时帧信号；其中，所述预处理触振信号的采样率为400Hz；所述帧时长为25毫秒，所述帧移为10毫秒； 对每一所述短时帧信号进行傅里叶变换，得到所述预处理触振信号的频谱； 通过梅尔滤波器组对所述频谱进行滤波，得到梅尔频率能量分布； 对所述梅尔频率能量分布进行计算，得到对数梅尔频谱； 对所述对数梅尔频谱进行离散余弦变换，得到梅尔频率系数； 对所述梅尔频率系数进行差分计算，得到所述梅尔频率系数的一阶差分和二阶差分； 将所述梅尔频率系数、所述一阶差分以及所述二阶差分确定为所述预处理触振信号对应的全局特征；其中，所述预处理触振信号对应的全局特征为包含39维度特征的特征向量矩阵； 其中，所述预处理触振信号的频谱的数学表达式为： 其中，X[k]表示所述频谱，k表示频率索引，x[n]表示所述预处理触振信号，j表示虚数单位； 其中，所述梅尔频率系数的数量为13个；所述梅尔频率系数的表达式为： 其中，Cn表示所述梅尔频率系数，M是所述对数梅尔频谱，m是所述梅尔频率能量分布，n表示梅尔频率系数的索引。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长安大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市雁塔区南二环路中段；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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