心电信号的智能分析系统开发文献综述

心电信号(ECG)蕴含着丰富的心脏活动信息，对其进行智能分析在心脏疾病的诊断和预防中具有至关重要的作用。

本文献综述首先介绍了心电信号分析的基本概念，包括心电信号的产生机制、信号特征以及常见的心律失常类型。

接着，重点概述了心电信号智能分析系统的研究概况，涵盖了信号预处理、特征提取、智能分类等关键技术，并对国内外研究现状进行了详细的梳理和比较分析。

此外，本文还讨论了当前研究中存在的一些挑战，例如噪声干扰、个体差异以及算法的泛化能力等问题。

最后，展望了心电信号智能分析系统未来的发展趋势，包括深度学习、云计算、边缘计算等新兴技术的应用，以及个性化、精准化的健康监测和疾病预警等发展方向。

关键词：心电信号；智能分析；特征提取；机器学习；深度学习

心电信号是心脏电活动在体表的一种反映，其形态、波幅、时间间隔等参数与心脏的生理和病理状态密切相关。

1.1心电信号的产生机制:心脏的每一次跳动都伴随着心肌细胞的去极化和复极化过程，从而产生电位变化，这些电位变化经过人体组织传导到体表，便形成了心电信号。

1.2心电信号的特征:典型的心电信号由P波、QRS波群、T波等组成，每个波段都对应着心动周期中不同的生理活动。

P波代表心房的去极化，QRS波群代表心室的去极化，T波代表心室的复极化。