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基于分类器组合的心电信号身份识别算法研究
摘要：
心电信号身份识别在人体生物特征识别领域具有重要应用价值。本文针对心电信号身份识别问题展开研究，提出了一种基于分类器组合的算法。该算法通过将多个传统分类器组合成一个强分类器，实现对心电信号的准确识别。实验结果表明，该算法在心电信号身份识别上具有较高的准确率和鲁棒性。
1.引言
心电信号是一种具有个体差异性的生物特征信号，被广泛应用于身份识别领域。传统的单一分类器方法在心电信号身份识别上存在一定的局限性，因此需要通过分类器组合的方式提高识别性能。
2.相关工作
目前，心电信号身份识别研究已经有了一定的进展。有研究采用单一分类器如SVM、KNN等进行识别，但其准确率有限。还有研究利用特征加权法或特征选择法提高分类器性能，但这些方法仍然无法充分挖掘心电信号的潜在信息。
3.方法
本文提出了一种基于分类器组合的心电信号身份识别算法。首先，将原始心电信号转换为特征向量表示。然后，采用多种传统分类器对特征向量进行分类，得到若干个分类结果。最后，利用投票或加权平均的方式将多个分类器的结果融合为最终的识别结果。
4.实验设计
为了验证算法的有效性，我们收集了一批来自不同个体的心电信号数据。将数据集划分为训练集和测试集，在训练集上进行分类器的训练，然后在测试集上进行识别性能的评估。我们比较了基于分类器组合的算法与单一分类器方法的性能差异。
5.实验结果与分析
实验结果表明，基于分类器组合的算法在心电信号身份识别上具有较高的准确率和鲁棒性。与单一分类器方法相比，其识别性能明显提高。此外，我们还对分类器组合中不同分类器的贡献进行了分析，发现不同分类器在不同情况下具有不同的优势。
6.结论
本文提出的基于分类器组合的心电信号身份识别算法在准确率和鲁棒性上优于传统的单一分类器方法。通过将多个分类器组合成一个强分类器，能够充分挖掘心电信号的潜在信息，提高身份识别性能。未来的研究方向可以进一步研究不同分类器的组合策略，进一步提升算法的性能和应用范围。
关键词：心电信号，身份识别，分类器组合，准确率，鲁棒性