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基于心电信号的身份识别研究的任务书
一、任务背景
当前，随着物联网技术的发展和不断进步的数字化生活，人们对于安全性和便利性的需求不断增长。然而，传统的身份识别技术很容易被攻击者攻击或盗用，因此需要一种更加安全和识别效果更加准确的身份识别技术。
心电信号是一种提供生物特征的生理信号，其具有非侵入性、独特性和稳定性等特点，适合用于身份识别。因此，基于心电信号的身份识别引起了研究者的广泛关注。目前，通过对人体信号进行处理，提取特征并加以识别等相关技术已得到发展，可用于心电信号的身份识别领域，在个人身份识别、金融交易验证等领域都具有很广泛的应用。
二、研究任务
本研究任务是基于心电信号的身份识别，具体任务如下：
1.收集心电信号数据
通过采集装置采集30名被试者的心电信号数据，每个人要采集3次数据，单次数据的持续时间不少于5分钟。采集的数据需包括基本信息（如年龄，性别，身份证号等）和身份信息（如姓名、手机号等），并保存数据文件。
2.数据处理和特征提取
对采集的数据进行预处理，如去除噪声，在保证信号质量的前提下对数据进行分析。提取每个被试者心电信号的波形特征，如波峰、波谷和波形周期等特征。
3.身份识别模型建立
在研究中采用机器学习算法建立模型，通过训练和测试数据来评估模型的优劣性。使用提取的特征样本进行模型训练，并使用测试数据集对模型进行验证。可以建立多种不同模型来比较优劣性。
4.模型评估
在测试数据集上计算误识率、准确率和召回率等指标对所建立的模型进行评估，得出模型识别效果中的优缺点和存在的不足，对模型进行改进和完善。
三、研究步骤
1.数据采集：选取有代表性的被试者，并采用统一的条件和仪器对心电信号进行采集，将采集到的数据进行备份和归档。
2.特征提取：将采集的心电数据进行预处理，去除噪声，提取相关特征。各种特征的提取方法可以结合经典算法和深度学习算法分别进行比较，选择合适的算法，提取出有代表性的、具有区分度的特征。
3.模型建立：建立多种基于机器学习的分类模型，采用算法比对和融合等方法进行优化，选取最优的模型完成该研究任务。并对模型进行评估，得出识别效果的指标。
4.特征融合：建立特征融合模型，综合考虑多重特征，并对不同模型采用不同的权重分配，实现更加精准的识别效果。
五、研究成果
1.收集的心电信号数据及处理方法。
2.建立的基于机器学习的身份识别模型和特征提取算法，比较不同算法的优劣性。
3.模型的评估和结果分析，提出可能的改进和优化方法。
4.最终形成一份完整、有条理和具有实际应用价值的报告，包括从研究背景、方法、数据采集、数据分析、模型建立实现以及模型评估、存在的问题以及针对问题的解决方案进行探讨等各方面对于本次研究的全面解析。