心电信号（ECG）在心血管疾病（CVD）和反映所有与心跳有关的心脏疾病诊断中起着至关重要的作用。因此,临床医生使用它来表征心脏的性能和健康。根据世界卫生组织的资料,心血管疾病是全球非正常死亡的主要原因之一。在2016年,有1790万人死于心血管疾病（CVD）,占全球非正常死亡人数的31%。此外,这些死亡大多数发生在低收入国家,心脏性猝死（SCD）几乎占所有上述CVD死亡人数的一半,其中心律不齐是造成这些疾病的主要原因。研究发现ECG信号代表了心脏的所有电活动,由PR和ST部分连接组成的P-QRS-T峰表明心跳是由间隔组成的,心室和心房的复极化和去极化模式则由这些峰值、节段和间隔等时域特征来表示。心律不齐是一种会破坏正常心脏功能的心率失常,ECG波形的上述临床时域特征往往出现在所有心血管疾病、心脏疾病和心律不齐等疾病中。因此,对其进行研究对于解决心脏病问题具有重要意义。近年来,智能技术及其相关行业的飞速发展激励并改善了机器学习和人工智能的应用,有助于开发有效、高效且廉价的用于良好健康监控系统和身体监测的智能应用程序。由于生物医学信号能够体现并评估人类的生理活动以及他们的健康状况,因此对其进行研究并利用其特征来创建和生成基于计算机的系统,最终帮助医师和从业者完成他们任务,这是至关重要的。像心脏这样的器官会产生一种称为心电图（ECG）的时间序列信号,传统上是通过在人体的一个或多个位置放置电极来获取和检测的。本文在信号预处理,特征提取和信号分类阶段分别解决了三个心电信号处理相关问题。（1）心电信号反映了心脏的所有生物电活动,但是会受到各种噪声的影响。由于噪声会阻碍心脏疾病的准确诊断和检测,因此对这些信号进行去噪是一个非常重要的课题。本文在第二章中提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模式分解（CEEMDAN）的消除电力线干扰（PLI）方法并对其性能进行了分析,结果表明,由于心电信号是非平稳非线性的,首先将其分解为若干个经验模态函数（IMF）,以解决EMD中的非线性和模态混合问题;然后将第一个IMF作为自适应滤波器的参考信号,从而解决了非平稳性问题;最后,通过对IMF分量的残差求和,移除第一个IMF分量后并重构信号,得到去噪信号。本文所提算法与现有的EEMD方法进行了性能对比,主要比较了信噪比（SNR）、相关本文从MIT-BIH心律失常数据库下载的干净ECG记录添加PLI噪声后进行去噪实验。结果表明,所提出的算法比最近开发的算法具有更好的性能。关于降噪问题,第二章的研究已经很好解决了。本文所提非线性和非平稳分解方法很好地解决了心电信号的鲁棒降噪问题。研究结果表明,PLI噪声的信噪比从14.95241 d B提高到27.295215 d B,CCR从0.984384提高到0.9991233,MSE从0.141386下降到0.0341404。（2）针对心电信号的特征提取问题,结合ECG信号的特点,本文提出了一种基于时频分解的特征提取新方法。实验实施过程,从MIT-BIH数据库下载了符合美国医疗仪器促进协会（AAMI）的国际标准（ANSI/AAMI EC57:2012）规范的所有5种原发性心律失常组种的10种不同类型的心律失常数据,并进行了特征提取和分类。关于AAMI分类,本研究中考虑的10种心律失常类别如下,正常搏动（NB）、左束支传导阻滞搏动（LBBB）、右束支传导阻滞搏动（RBBB）、结交界逃逸搏动（NJEB）、房性早搏（APB）、异常房性早搏（AAPB）、结交界性早搏（NJPB）、室性早搏（PVC）、室性与正常搏动融合（FVNB）,起搏与正常搏动的融合（FPNB）。本文研究所采用的样本集经过扩增后的数量为105199,其中每类心律失常的平均样本数量为10520,每个心电心跳由300个样本组成。本文结合心电信号的特点提出了一种基于时频分解理论的分类方法。将离散小波变换（DWT）应用于获取隐含多分辨率分析（MRA）的各个频率分量,基于这些频率分量（MRAs）,计算平均功率（AP）、色散系数（CD）、样本熵（SE）和奇异值（SV）等四个统计参数并构建其特征向量。在本文中,这些参量是从9个MRA频率分量中计算得到的。首先计算每种心律失常的MRAs对应的AP、CD、SE和SV参数,生成36个向量元素;然后对上述特征向量元素进行标准化,为SVM分类器提供相同的36个特征;此外,对该36个特征信息还进行了PCA降维处理,使其特征维数降低到15;最后,将这15维特征向量数据提供给支持向量机分类器,使用这些特征向量区分从Physionet的MITBIH数据库下载的10个不同的心律失常心跳。为了评估所提出方法的性能并将其与以前的算法进行比较,使用混淆矩阵（CM）、灵敏度（SEN）、特异性（SPE）和精确度（PRE）等评价参数进行了性能对比。结果表明,该方法的准确率为99.84%,优于最新文献中所提算法,该方法的性能也优于目前基于时频分析的方法,达到了预期研究目标。本文所提基于离散小波变换的心律失常诊断方法已经实现了对心律失常的有效检测和自动分类,这对心脏病的诊断具有重要意义。这项研究的成果可以帮助心脏病学家构建工具实现对心律失常的诊断和解释,可以将其引入重症监护病房,尤其是一些发展中国家的偏远地区,因为那里的穷人往往很难获得有效医疗资源。（3）利用ECG信号的特点,本文提出了一种基于非线性和非平稳分解理论的特征提取新方法。因为ECG信号反映了心脏的所有电活动,它在心脏疾病的诊断和心律失常的检测中起着关键的作用。基于心电图振幅、持续时间和形态等微小变化的计算机辅助诊断技术已成为区分不同类型心律失常的公认方法。本文对属于合乎ANSI/AAMI EC57规范的所有5种原发性心律失常组中的5种不同类型的心律失常进行了分类。本文的研究利用了开源的心电数据库MIT-BIH中的心律失常数据。在算法实现过程中,首先从MIT-BIH心律失常数据库中提取数据并分析特征,这些特征被用于区分正常搏动（NB）,左束支传导阻滞（LBBB）,房性早搏（APB）,右束支传导阻滞（RBBB）和室性早搏（PVC）等五种不同类型的ECG心律失常。本研究旨在开发一种新的方法,并使用以前从未以这种方式使用过的不同机器学习算法来分析和检测CVD。该方法的核心是将CEEMDAN作为一种非线性、非平稳的心电信号分析和特征提取方法。此外,本文将降维方法用于对心电信号进行分类。在研究中,针对心电信号的特点,本文开发了一种基于非线性和非平稳分解方法的分类方法。将CEEMDAN算法获得的IMF分量计算AP、CD、SE和SV特征参数并构造特征向量。然后,特征向量数据为人工神经网络（ANN）分类器提供相同的24个特征,对从Physionet下载的MIT-BIH数据库中的5种不同的心律失常心跳进行分类。再次使用相同的模型,但将PCA应用于特征向量后将其从24个元素减少到11个,从而提高了分类阶段的计算性能。在第四章中,利用CM、SEN、SPE、ACC和接收机工作特性（ROC）对所提算法的性能进行了评估,并与以往的算法进行了比较。结果表明,CEEMDAN和ANN的性能优于现有的所有方法,其中SEN为99.7%,SPE为99.9%,ACC为99.9%,ROC为1.0%。在本研究中对五种不同类型的心律失常进行了高精度分类,第四章研究的主要目标已经达到了令人满意的效果。统计参数还有效地从分解后的信号中提取了AP、CD、SE和SV等重要特征。在此基础上,应用基于CEEMDAN的ANN分类器,建立了一个很好的心律失常分类模型。非线性和非平稳分解方法很好地解释和分析了心电信号,产生一个鲁棒的特征向量。利用HIT-BIH数据库,通过实现对模型进行评估,获得了较高的性能。基于CEEMDAN的模型在研究中具有最高的性能,高于所有现有和以前的算法。（4）在分类问题上,本文提出了一种新的分类技术。在第五章中,根据深度学习理论,提出了一种自动分类10种不同类型的ECG心律失常的新策略。本文采用了著名的卷积神经网络CNN方法对那些不同类型的心律失常进行分类。在一般情况下,医生为了处理ECG信号,需要手动视觉评估以对心律失常类型进行分类以寻求诊断。但这种方法常常是主观的,并且解释可能会有所偏差。因此,基于人工智能的解决方案是迫切需要的,即可以自动处理心电信号的计算机辅助诊断（CAD）系统。然而,在心脏疾病诊断的应用中,将CNN应用到心电信号处理有不同的方法。为了获得更好的结果和更大的效益,使用CNN来分类10种或更多类型的心律失常是一个应该解决的大挑战。10种不同类型的心律失常的分类是本研究的主要难点,这样的研究是以前从未有过的。因此,本研究的主要目的是将CNN有效地用于ECG信号心律失常的分类,并通过设计一个良好的神经网络结构来产生最佳的神经网络参数。为了实施和测试所提出的方法,从MIT-BIH心律失常数据库中提取了II型导联心电图信号。数据集经过扩增,获得了样本数量足够且平衡的数据集,本研究中使用的最终数据集包含了105199个ECG心跳,其中每个心律失常类别的平均数为10520,每个ECG心跳均包含300个样本。本研究中考虑的10种心律失常类别有:正常搏动（NB）,左束支传导阻滞搏动（LBBB）,右束支传导阻滞搏动（RBBB）,结交界逃逸搏动（NJEB）,房性早搏（APB）,异常房性早搏（AAPB）,结交界性早搏（NJPB）,室性早搏（PVC）,室性与正常搏动融合（FVNB）,起搏和正常搏动融合（FPNB）。心电信号是反映心脏系统所有电活动的重要手段。因此被医生认为是诊断和治疗心脏病必不可少的工具和原始资料。为了处理不同类型的心律失常,医生通常采用人工的方式并依据经验检查心电图。由于在振幅、持续时间和形态上存在的变化很微弱,因此需要借助计算机系统来帮助医生完成诊断工作。本文设计的神经网络模型由11层结构组成,依次为交替分布的4个卷积层与4个最大池化层和最后的3个全连接层。为了评估该方法的性能并将其与以前的算法进行比较,本文使用并计算了CM、SEN、SPE、PRE、曲线下面积（AUC）和ROC等性能参数。实验结果表明,该方法的性能优于现有的CNN方法,准确率为99.84%,达到了第五章所述的研究目的。在本文中,深度学习方法已完全实施并完成了对心律失常的成功识别和自动分类,这对于诊断心脏病至关重要。这项研究的成果有助于远程构建医生与患者之间的自动连接系统,也可以部署给心脏病专家以支持他们诊断和解释心律失常。此外,它还可以部署在重症监护病房甚至发展中国家的偏远地区。使得偏远地区的穷人也可以获得医疗保健。此外,该模型可以与物联网设备一起作为一个移动应用,来实现心脏病的移动健康监测系统并尝试在发展中国家推广实施。在本文的心电信号分类研究中发现,CNN是分类心律失常的最佳方法,因为CNN具有良好的性能和较高的精度,同时它不需要手动进行特征提取,即跳过了模式识别框架中最困难的步骤。总的来说,本文所提算法取得了性能良好的实验结果,实现了对ECG信号处理效果的改善,验证了本文的研究在该领域所做出的贡献。