本发明公开了一种基于t‑SNE和Adaboost的ECG身份识别方法，其方法为：第一步、通过中值滤波器和小波去噪算法去除噪声；第二步、得到多个单周期心拍数据；第三步、得到单周期心拍数据的特征向量；第四步、采用Adaboost算法构建并训练分类器；第五步、最终输出识别结果，即该心电信号数据对应数据库中的个体身份。有益效果：本发明能极大降低心电信号数据处理的维度，加快分类器的训练速度，同时有效利用了心电信号数据的信息和类别标签，增强了ECG身份识别的准确率和时效性。同时通过结合t‑SNE算法和Adaboost构成了高效的强分类器，提高了身份识别方法的泛用性和准确率。