心电图（Electrocardiogram, ECG）在被发现以来一直作为医生疾病诊断分析的有力工具，但在二十一世纪初，研究者发现它也可作为一种身份认证的生物特征。本文在深入调研了国内外在心电认证领域的研究和发展，提出了实现心电身份认证的三个有效的算法，并通过精心设计的两个实验深入研究和评估了每个算法。第一个实验从训练数据的公平性上使三个算法在平等的条件下进行比较实验，第二个实验从实际应用的角度出发来检验每个算法的认证效果。虽然心电的识别功能已得到论证，但还大致处在理论研究的初期，为了解决心电认证的实际应用需要，还需要付出很多努力。在本文中提出了一个方便易用的硬件架构和软件流程。本论文的主要成果有以下几个方面：（1）根据心电认证的实际应用，提出了一个实用可行的心电认证的硬件架构和软件操作流程，并结合无线功能，增加了操作的方便性。该架构为心电认证的实用化提供了一个很好的参考价值。（2）提出了三种实用的心电认证算法，并结合实验和数据论证了它们的认证效果。这三个算法分别从不同的角度提取特征值来实现心电认证，并取得了较好的认证结果。通过实验结果更加清晰有力地说明了心电信号在身份认证的实际应用方面的可行性，并为后来的心电认证算法设计及实现有很大的帮助。（3）提出了解决长时间和运动情况下的心电认证问题的方法，并取得较好的认证效果。通过对三个算法的实验比较得出，平均周期算法的表现很好，它是模板匹配方法的改进，这也说明了模板匹配在心电认证领域有很强的使用价值。当然基于统计的算法Advanced RBP（Advanced Reduced Binary Pattern）也取得了不错的认证效果，而且这类算法具有较强的抗干扰性。IAC（Inexact Aho-Corasick）算法的认证效果跟Advanced RBP算法相近，它的状态树让它可以更好地更新模板并实现快速匹配。在对三个算法的深入研究后，可以更清楚地了解如何分析心电波形，以更好地完成身份认证过程。参考并结合每类算法的优缺点及长时间和运动下的心电认证和识别方法可以设计出更实用，更稳定的基于心电认证的系统。