摘要
心电信号(ECG)是心脏电活动的重要体现，蕴含着丰富的心脏生理和病理信息。
ECG信号的判别和参数提取是心血管疾病诊断和监测的关键环节，对于疾病的早期预警、精准治疗和预后评估具有重要意义。
本文献综述首先介绍了心电信号的基本概念、产生机制以及常见参数，并在此基础上，重点讨论了近年来ECG信号判别和参数提取的研究进展，包括基于形态学特征、机器学习以及深度学习的方法。
同时，本文还分析了现有方法的优缺点，并展望了ECG信号判别和参数提取的未来发展方向。
关键词：心电信号；判别；参数提取；机器学习；深度学习
心电信号(Electrocardiogram,ECG)是由心脏电活动产生并在体表记录到的电位变化信号，是反映心脏功能的重要生理指标之一。
ECG信号蕴含着丰富的心脏生理和病理信息，例如心率、心律、心肌缺血、心肌梗死等。
对ECG信号进行准确的判别和参数提取，可以为心血管疾病的诊断、治疗和预后评估提供重要依据。
ECG信号的判别是指根据ECG信号的形态特征、时频特征等，判断是否存在心律失常等心脏异常。
传统的ECG信号判别主要依靠医生的经验进行肉眼观察和判断，但这种方法存在主观性强、效率低等缺点。
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