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基于心电信号的身份识别系统设计的任务书
任务书：基于心电信号的身份识别系统设计
一、任务背景
随着科技的发展，人们对于生命健康和个人信息的保护越来越重视。传统的身份验证方式，如密码、指纹、人脸识别等存在着一定的安全漏洞，针对一些高安全性要求的场合，如银行转账、医学数据存储等需要一种更可靠、更安全的身份验证方式。
心电信号是以心肌细胞收缩和休息所产生的微电信号，其具有个人独特性、稳定性和实时性等特点。因此，基于心电信号的身份识别系统受到了研究者的广泛关注。
二、任务简介
本次设计任务为基于心电信号的身份识别系统的设计。主要包括以下三个部分：
1.数据采集和处理。使用心电采集设备采集被试者的心电信号，将信号进行滤波、降噪和特征提取，提取出可用于身份识别的特征。
2.身份识别算法设计。设计针对心电信号的身份识别算法，建立识别模型，实现身份的自动识别。
3.系统实现。将数据采集模块和身份识别算法模块相结合，开发并实现一个基于心电信号的身份识别系统。
三、任务步骤
1.数据采集和处理
1.1采购心电采集设备，包括心电导联仪、信号转换采集器和接收器等。
1.2确定被试者群体，进行心电信号的数据采集。
1.3对心电信号进行滤波、降噪和特征提取。
1.4利用机器学习算法对所提取的心电信号特征进行分类和识别，评估识别模型的准确性。
2.身份识别算法设计
2.1建立基于心电信号的身份识别模型。
2.2选用具有较好识别效果的分类器，如支持向量机（SVM）、随机森林等。
2.3利用所得到的特征向量设计分类器，并进行训练和测试，评估分类器在身份识别中的性能。
3.系统实现
3.1将数据采集模块和身份识别算法模块相结合，实现一个完整的身份识别系统。
3.2设计用户界面，方便用户使用系统。
3.3在现有设备和平台上进行测试和优化。
四、任务成果
1.完成心电信号采集和处理的数据集。
2.设计出一种基于心电信号的身份识别模型，能够对被试者进行身份识别。
3.实现一个基于心电信号的身份识别系统，能够进行数据采集、特征提取、识别算法运算和识别结果的输出。
4.撰写任务报告，包括任务目的、设计思路、所得到的结果和对结果的评估等。
五、任务要求
1.具备基本的信号处理和机器学习基础，熟悉MATLAB等常用的信号处理和机器学习工具。
2.选定合适的实验对象，进行数据采集和处理。
3.根据实验数据进行算法设计、模型构建和实现。
4.突出实用性和应用价值，考虑系统的可扩展性和通用性。
六、任务进度
1.数据采集和处理（2周）
2.身份识别算法设计（2周）
3.系统实现（3周）
4.报告和论文撰写（2周）
七、参考文献
1.Cichocki,A.,Rutkowski,T.M.,Wang,H.,Zhou.,X.,Zhao,Q.,Jiao,L.,…&Georgieva,P.(2018).BodyAreaElectrocardiogram:TheConceptandNewDirections.NeuralNetworks,105,49-57.
2.Dalipi,F.,Descalzo,J.B.,Flexer,A.,&Villarreal,P.D.(2018).AnECGBiometricSystembasedonEnsembleConvolutionalandRecurrentNeuralNetworks.ExpertSystemswithApplications,117,186-195.
3.Zhou,X.,Wang,H.,Zhao,Q.,Qiu,S.,Ling,S.,&Cichocki,A.(2018).ANovelBodyAreaECGFeatureSetandItsApplicationtoBiometricRecognition.IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,13(11),2821-2836.