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心电信号的分类在心脏疾病的临床诊断中扮演着重要的角色。本文提出了一种基于Faster RCNN 的心电信号分类的有效系统的设计，实验中对采样到的患者心电数据预处理后，提取出前5 分钟的心电节拍图与MIT-BIH 中提取出的540 幅心电节拍图合并成CNN 网络的训练集，并利用Caffe 深度学习框架完成对分类模型的训练，实验最后利用训练好的模型实现对患者剩余心电信号的分类。实验结果表明，与没有融合患者特征的方法和OVR SVM 分类方法相比，本文提出的方法表现出更好的性能。