文件名称：ECG-Biometric
文件大小：256KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-14 18:56:49
JupyterNotebook
心电图生物识别 问题1：ECG信号是否足以作为生物特征识别？ 业务和数据理解 该项目是在Lugovaya [1]提出的有关将心电图（ECG）用作生物识别人类识别方法的潜在考虑之后提出的。 该项目分析了从ECG数据库中进行的特征选择和参数提取，并提出了一个基于这些特征来识别主题的模型，从而提供了对特征工程的影响以及ECG作为人体生物识别信号的潜在用途的见解。 由Lugovaya [1]创建和贡献的EGG数据库，可在，包括来自90位志愿者（年龄在13至75岁之间的44位男性和46位女性）的310张ECG记录，持续时间为20秒，以500 Hz的频率数字化在标称±10 mV范围内具有12位分辨率。 此外，补充文件包含有关年龄，性别和记录日期的信息（.hea文件）。 每个人的记录数量从2（一天收集）到20（六个月定期收集）不等。 ECG是由跳动的心脏产生的电流的记录，并取决于人体心脏和身体的解剖特
【文件预览】：
ECG-Biometric-main
----Image()
--------Feature_TrainImpact.png(16KB)
--------Feature_weigth.png(10KB)
--------HeatMap_2.png(43KB)
----Part2_EDA.ipynb(150KB)
----Part1_DataPreparation.ipynb(25KB)
----ECG_Biometric_functions.py(6KB)
----requirements.txt(249B)
----README.md(11KB)
----Part3_DataModeling.ipynb(160KB)