心电信号是通过放置在受试者皮肤上的表面电极来测量的，其噪声源来自外部和内部噪声，常见的噪声有基线漂移（Baseline Wander，BW）、肌肉伪影（Muscle Artefacts，MA）、电极运动伪影（Electrode Motion，EM）、工频干扰（Power-line Interference，PLI）和信道噪声如加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Nois

心电信号分割，言简意赅的说法就是识别心电信号的P Q R S T。心电信号的R峰检测是一个热门课题，但是P Q R S T检测做的人相对没那么多。

对于心电信号分类，目前主流的做法是直接将心电信号输入到深度学习模型，使用模型来自动提取特征，之后再输入到全连接层进行分类。使用深度学习模型的优势在于：1、模型可以自己根据心电信号的特点来学习到相关的特征，而无需进行复杂的人工特征提取；2、可以将计算机视觉（Computer Vision，CV）领域的一些方法和创新点应用到心电信号中，这样更好发文章（懂的都懂）。以上是一些基本的介绍，可以作为一个通用

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心电信号是通过放置在受试者皮肤上的表面电极来测量的，其噪声源来自外部和内部噪声，常见的噪声有基线漂移（Baseline Wander，BW）、肌肉伪影（Muscle Artefacts，MA）、电极运动伪影（Electrode Motion，EM）、工频干扰（Power-line Interference，PLI）和信道噪声如加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Nois

心电信号分割，言简意赅的说法就是识别心电信号的P Q R S T。心电信号的R峰检测是一个热门课题，但是P Q R S T检测做的人相对没那么多。

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