【摘 要】
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心电信号（Electrocardiogram, ECG）作为识别人体心脏异常的重要指标，其最常见的一个处理问题是消除不必要的噪声。这些噪声会使干净信号失真，从而影响对人体心脏的诊断与分析。综述了5种不同的心电信号降噪技术框架以及在该框架下的最新研究成果，最后汇总了近5年优秀降噪模型，并通过信噪比等性能评价标准进行比较。对比显示，不管基于单一噪声或是复合噪声，深度学习模型在降噪方面均显现出良好性能。
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1404500）～～；
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心电信号（Electrocardiogram, ECG）作为识别人体心脏异常的重要指标，其最常见的一个处理问题是消除不必要的噪声。这些噪声会使干净信号失真，从而影响对人体心脏的诊断与分析。综述了5种不同的心电信号降噪技术框架以及在该框架下的最新研究成果，最后汇总了近5年优秀降噪模型，并通过信噪比等性能评价标准进行比较。对比显示，不管基于单一噪声或是复合噪声，深度学习模型在降噪方面均显现出良好性能。最后，讨论了当前降噪模型存在的不足，并对下一步研究进行了展望。
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