心电信号在个人身份识别中的稳定性研究

心电信号作为一种重要的人体生理数据,将其用于身份识别的研究已经较为成熟。但是,人类个体的心电信号在较长时间跨度情况下是否能够保持良好的特征稳定性,将对心电信号能否真正用于实际身份识别具有重要影响。本文采用卷积神经网络(CNN)算法构建识别模型,在模型识别准确率稳定保持在97%以上的前提下,对健康青年群体首次、一月后、三月后、六月后等不同时间跨度心电信号在身份识别中的稳定性进行了研究。实验将首次采集心电数据作为训练数据,然后使用该模型验证志愿者一月后、三月后、六月后采集的心电数据识别准确率。结果显示,一月后的心电信号平均识别准确率可达98.02%,实验证明了健康青年人的心电信号在较长时间跨度下能够保持一定的稳定性。

大学生心血管机能评估系统设计与实现

大学生处于人生发育的重要时期,但因来自学业、就业方面的压力,生活习惯不规律等问题,导致大学生健康问题频发,尤其是近年来大学生在运动中的猝死现象有所增加。该文研究团队在自建的大学生长时间跨度心电信号数据库的基础上,设计实现1个大学生心血管机能评估系统,能够评估大学生的心血管机能并给出运动建议,减少运动事故的发生。