本发明涉及心电图，尤其涉及一种心电图数据的生成方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、心电图（ecg，electrocardiogram）是记录心脏电活动的图形表现，广泛应用于心血管疾病的诊断、监测和预防。心电图记录依赖于物理设备，如心电图机、贴片式传感器等，通过检测皮肤表面心脏电信号的变化，生成波形图。合成心电图数据的生成成为近年来的研究热点。这种方法基于对人体心脏电活动的建模，利用数学模型或机器学习等方法生成与真实心电图相似的波形数据。合成心电图可以解决传统设备采集过程中存在的噪声问题，同时提供一个在各种条件下均可稳定输出的心电图数据源。例如，通过使用数学建模技术，可以模拟出不同心脏疾病状态下的心电图波形，从而为医疗研究提供大量的模拟数据。此外，数据驱动方法依托于大规模真实心电图数据，通过深度学习等手段生成合成数据，这些数据在心律不齐、心肌缺血等病理状态的研究中表现出较高的应用价值。然而，传统的心电图数据的生成方法存在着对异常心电信号识别不精确，以及对心电信号的演化趋势不能精准判断的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种心电图数据的生成方法、系统及存储介质，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种心电图数据的生成方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：通过电极片进行用户心电信号采集，得到用户心电信号；对用户心电信号进行波动形态分析，得到心电波动形态数据；
4、步骤s2：对心电波动形态数据进行异常心电波动识别，得到异常心电波动数据；对异常心电波动数据进行集聚分布密度计算，得到异常集聚分布密度数据；
5、步骤s3：根据异常集聚分布密度数据对异常心电波动数据进行异常演化趋势预测，得到心电异常演化趋势数据；对心电异常演化趋势数据进行样本特征采样，得到异常演化趋势样本数据；
6、步骤s4：通过随机森林算法对异常演化趋势样本数据进行学习迭代，得到异常演化趋势学习数据；基于异常演化趋势学习数据对心电波动形态数据进行异常心电标注处理，并反馈至终端，以执行心电图数据的生成。
7、本发明通过电极片对用户的心电信号进行采集，这是心电图（ecg）监测的基础。电极片能够有效捕捉心脏电活动的微小变化，并将其转换为可供分析的电信号。随后，通过对采集到的心电信号进行波动形态分析，能够提取出心电图中的关键特征，例如心跳间期、波峰和波谷等。这一过程不仅可以揭示用户心脏的健康状态，还能为后续的异常识别提供数据基础。通过分析心电波动形态数据，可以识别出正常心电信号的特征，为异常信号的检测设定标准，进而提高后续分析的准确性和有效性。对通过步骤 s1 获得的心电波动形态数据进行异常心电波动识别。这一过程利用先进的算法，如机器学习和统计分析，来检测心电波形中的异常模式。这些异常波动是心律失常、心肌缺血等潜在健康问题的指示。随后，对识别出的异常心电波动数据进行集聚分布密度计算，可以帮助进一步分析这些异常波动的分布情况和密集程度。通过这一计算，可以识别出异常波动的出现频率、集中区域及其临床意义。这不仅有助于提高异常波动的检测率，还能为临床决策提供重要依据，根据异常集聚分布密度数据，对异常心电波动数据进行异常演化趋势预测。这一过程利用时间序列分析和预测模型，旨在识别异常波动的未来发展趋势。更好地理解患者心电状态的演变，还可以为早期干预提供依据。随后，对预测出的心电异常演化趋势数据进行样本特征采样，以提取具有代表性的特征样本。通过对样本特征的提取，可以确保后续分析的准确性和有效性，为异常演化趋势的深入研究奠定基础。这一过程的实现，增强了对心脏健康状态的动态监测能力，为及早识别潜在的心血管疾病提供了科学依据，帮助医疗人员在决策时更加科学和高效。运用随机森林算法对异常演化趋势样本数据进行学习和迭代。这一算法以其强大的分类和回归能力，在处理复杂的心电波动数据时展现出卓越的效果。通过不断的学习和优化，随机森林能够提高对异常心电波动的识别精度，并建立起更为准确的异常演化趋势模型。基于这些学习数据，系统将对心电波动形态数据进行异常心电标注处理。这一标注结果将反馈至终端，以执行心电图数据的生成，从而提供直观易懂的临床数据展示。该技术方案有效整合了数据采集、分析与反馈环节，确保了信息传递的及时性和准确性，不仅提升了心电监测的智能化水平，还提供了强有力的决策支持工具，促进了心血管疾病的早期发现和干预。因此，本发明是对传统的一种心电图数据的生成方法做出的改进处理，解决了传统的一种心电图数据的生成方法存在着对异常心电信号识别不精确，以及对心电信号的演化趋势不能精准判断的问题，提升了对异常心电信号识别的精确度，以及提高了对心电信号的演化趋势的精确判断的能力。
8、优选地，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：通过电极片进行用户心电信号采集，得到用户心电信号；
10、步骤s12：对用户心电信号进行信号去噪处理，得到用户心电去噪信号；
11、步骤s13：根据用户心电去噪信号对用户心电信号进行去基线漂移处理，得到用户心电去基线漂移数据；
12、步骤s14：对用户心电去基线漂移数据进行波动形态分析，得到心电波动形态数据。
13、本发明通过电极片对用户的心电信号进行采集。这一过程是心电图监测的基础，电极片的放置位置和数量将直接影响信号的质量和准确性。电极能够有效捕捉心脏的电活动，并将这些微弱的电信号转换为数字信号，供后续分析使用。准确的信号采集不仅为后续数据处理提供了坚实基础，还能及时反映用户的心脏健康状况。通过采集到的原始心电信号，后续的数据清洗和分析步骤将能更有效地工作，从而提高整体监测的有效性和可靠性。对用户心电信号进行信号去噪处理，以提高信号的质量。心电信号常常受到各种噪声的干扰，如肌电噪声、运动伪影和电源干扰等。这些噪声会严重影响信号的准确性，导致后续分析结果的不可靠。通过采用适当的去噪算法，如小波变换或滤波技术，可以有效地消除这些干扰，保留心电信号的主要特征。去噪后的信号将更加平滑且清晰，为后续的基线漂移处理和波动形态分析提供了可靠的数据基础，从而提高后续分析的准确性和可靠性。根据用户心电去噪信号进行去基线漂移处理。这一处理环节是心电图分析中的关键步骤之一，因为基线漂移常常会由于多种因素而产生，例如电极接触不良、运动或呼吸等。通过应用合适的去基线漂移算法，可以将基线的变化部分移除，得到更加真实的心电波动信息。这一过程确保了后续的波动形态分析不会受到基线漂移的影响，从而更准确地反映心脏的电活动情况。去基线漂移的数据为后续的波动形态分析提供了更为可靠的依据，使得心电图的解读更加准确。对用户的心电去基线漂移数据进行波动形态分析。这一分析旨在提取心电信号中的关键特征，如p波、qrs波和t波的形态、幅度和间期等。这些波动形态不仅能够反映心脏的电生理特性，还能揭示潜在的心脏健康问题。通过利用信号处理算法和模式识别技术，可以对心电波动形态进行深入的定量分析，从而获得心电波动形态数据。此步骤的实现极大提高了对心电信号的解读能力，为后续的异常识别和趋势预测提供了重要的数据信息。
14、优选地，步骤s2包括以下步骤：
15、步骤s21：对心电波动形态数据进行笛卡尔坐标系构建，得到心电波动形态坐标系；
16、步骤s22：根据心电波动形态坐标系对心电波动形态数据进行异常心电波动识别，得到异常心电波动数据；
17、步骤s23：对异常心电波动数据进行异常集聚性分析，得到心电异常集聚数据；
18、步骤s24：根据心电异常集聚数据对异常心电波动数据进行集聚分布密度计算，得到异常集聚分布密度数据。
19、本发明通过对心电波动形态数据进行笛卡尔坐标系的构建，将心电信号的波动信息以可视化的形式展现。这种坐标系提供了一种标准化的方式，将心电图信号的不同特征点（如波峰和波谷）映射到二维空间中，便于后续的数据分析与处理。通过这一构建，信号的时间和幅度特征可以更加直观地展现，便于观察和分析心电波动的变化趋势。利用笛卡尔坐标系，研究人员和医疗专业人员可以更好地理解和解读心电波动的特性，从而为异常识别和诊断提供科学依据。基于心电波动形态坐标系，对心电波动形态数据进行异常心电波动的识别。这一过程主要依靠先进的算法，如机器学习和统计方法，对信号中的异常模式进行检测。通过对比标准心电波动特征，系统能够识别出超出正常范围的异常波动数据。这一识别不仅有助于发现潜在的心脏健康问题，还能为患者提供早期预警，促进及时的医疗干预。准确的异常识别能力是整个心电监测系统的核心，为后续的异常集聚分析和趋势预测奠定了基础，确保了患者健康管理的高效性和可靠性。对识别出的异常心电波动数据进行异常集聚性分析。这一分析旨在评估异常波动在时间和空间上的分布特征，识别是否存在异常心电波动的聚集现象。通过使用统计分析方法和聚类算法，能够判断这些异常波动是否在特定时段或特定条件下频繁出现，揭示其潜在的病理意义。这种集聚性分析不仅能够帮助医疗专业人员理解异常波动的发生机制，也为后续的干预措施提供重要依据。通过深入分析异常波动的集聚性，可以更加精准地识别心脏疾病的风险，并针对性地制定相应的治疗方案。根据心电异常集聚数据，对异常心电波动数据进行集聚分布密度计算。这一过程利用数学统计方法来评估异常心电波动在不同时间段和不同条件下的分布密度。这种密度计算能够揭示异常波动的出现频率和分布特征，帮助医疗专业人员识别心电异常的高发时段和高风险因素。通过这一计算，可以为患者提供个性化的健康管理建议，促进疾病的早期干预和监测。同时，该数据也为医疗研究提供了宝贵的参考信息，有助于探讨心电波动异常与其他临床参数之间的关系，推动心血管疾病的科学研究。
20、优选地，步骤s22包括以下步骤：
21、步骤s221：根据心电波动形态坐标系对心电波动形态数据进行时序起伏区间划分，得到心电波动时序起伏区间；
22、步骤s222：基于心电波动时序起伏区间和心电波动形态坐标系对心电波动形态数据进行不同起伏区间的波动上升速率均差计算，得到波动上升速率均差数据；
23、步骤s223：对波动上升速率均差数据进行多尺度动态变化捕捉，得到上升速率多尺度动态变化数据；
24、步骤s224：基于心电波动时序起伏区间和心电波动形态坐标系对心电波动形态数据进行不同起伏区间的区域下降速率比计算，得到心电波动区域下降速率比；
25、步骤s225：根据心电波动区域下降速率比对心电波动形态数据进行不同起伏区间的下降加速区域识别，得到心电下降加速区域数据；
26、步骤s226：根据上升速率多尺度动态变化数据、心电波动区域下降速率比和心电下降加速区域数据进行异常心电波动识别，得到异常心电波动数据。
27、本发明根据心电波动形态坐标系对心电波动形态数据进行时序起伏区间的划分。这一过程是将连续的心电波动数据分割成若干个具有相似特征的时序区间，以便于分析每个区间内波动的动态特性。划分的起伏区间能够反映出心电信号在不同时间段内的变化趋势和特征，便于后续对心电波动进行细致分析。通过这种区间划分，可以提高对心电信号细节的观察能力，有助于发现心电波动中存在的异常模式，从而为后续的异常识别提供基础数据支持。基于心电波动时序起伏区间和心电波动形态坐标系，对心电波动形态数据进行不同起伏区间的波动上升速率均差计算。该计算旨在评估不同起伏区间内波动上升的速率变化，以便识别出显著的变化点。通过计算每个区间的上升速率均差，研究人员能够获取波动变化的量化指标，反映心脏电活动的动态特性。这样的分析不仅帮助理解心电波动的行为，还为后续的异常波动识别提供了重要的数据依据，有助于对心电信号的健康状况进行更深入的评估。对波动上升速率均差数据进行多尺度动态变化捕捉。多尺度分析是一种强有力的工具，能够揭示信号在不同时间尺度上的特征和动态行为。通过对上升速率均差数据进行多尺度分析，可以发现信号中不同时间尺度下的波动模式，捕捉到潜在的异常变化。这种分析能够帮助研究人员识别心电波动的短期与长期趋势，为异常心电波动的识别提供更全面的视角，从而为心脏健康监测和干预提供更准确的数据支撑。基于心电波动时序起伏区间和心电波动形态坐标系，对心电波动形态数据进行不同起伏区间的区域下降速率比计算。这一计算旨在分析不同区间内波动下降的速率，并对比其变化。区域下降速率比能够揭示心电波动在特定时间段内的急剧下降现象，从而帮助识别潜在的心脏异常。通过对下降速率比的定量分析，医疗专业人员可以更好地理解心脏的电活动，识别出病理变化，进而为异常心电波动的检测提供可靠依据。根据心电波动区域下降速率比对心电波动形态数据进行不同起伏区间的下降加速区域识别。通过识别出心电波动在特定时段内的加速下降区域，可以对心脏的异常情况进行及时预警。这一分析对于识别急性心脏事件或其他潜在健康风险至关重要。通过对下降加速区域的准确识别，医疗专业人员可以针对性地进行监测和干预，确保患者的安全与健康，同时为临床决策提供重要的数据支持。依据上升速率多尺度动态变化数据、心电波动区域下降速率比和心电下降加速区域数据进行异常心电波动的识别。这一环节整合了前面步骤中获取的多种信息，利用综合分析方法，能够更准确地识别出异常的心电波动信号。这种多维度的数据分析方式不仅提高了异常识别的准确性，还能够更好地捕捉到复杂信号中的潜在模式和趋势。通过准确的异常心电波动识别。
28、优选地，步骤s23包括以下步骤：
29、步骤s231：对异常心电波动数据进行异常心电相似性分析，得到异常心电相似性数据；
30、步骤s232：根据异常心电相似性数据对异常心电波动数据进行波峰曲率计算，得到异常波动波峰曲率数据；
31、步骤s233：对异常波动波峰曲率数据进行时序变化交叉关联分析，得到波峰曲率时序交叉关联数据；
32、步骤s234：基于波峰曲率时序交叉关联数据对异常波动波峰曲率数据进行峰值间距计算，得到异常波动峰值间距数据；
33、步骤s235：根据波峰曲率时序交叉关联数据和异常波动峰值间距数据进行异常集聚性分析，得到心电异常集聚数据。
34、本发明通过对异常心电波动数据进行异常心电相似性分析，能够识别出心电信号中存在的异常模式。这一过程的核心在于通过比较不同时间段的心电波形，提取出相似性特征，从而区分正常波动与异常波动。这一分析不仅能够为后续步骤提供基础数据，还能够迅速定位潜在的心电异常，为临床决策提供支持。此外，异常心电相似性数据的获得有助于进一步优化和调整心电监测系统，提升监测的灵敏度和准确性。通过对异常心电相似性数据进行波峰曲率计算，提取出心电信号中波峰的特征。这一计算涉及对波形的几何特性进行分析，波峰的曲率能够反映出心电信号的变化趋势与幅度。准确的波峰曲率数据有助于识别心电图中的重要波形特征，例如qrs波群的形态变化。通过对波峰曲率的分析，能够为心电图的异常状态提供量化依据。对异常波动波峰曲率数据进行时序变化交叉关联分析，有助于揭示波峰曲率在时间维度上的变化规律。通过这一分析，可以了解心电信号的动态特征，尤其是异常波动的产生与其他波形之间的相互影响。此步骤不仅可以找出波峰曲率之间的关联性，还能揭示导致心电异常的潜在因素。峰值间距计算基于波峰曲率时序交叉关联数据，能够量化异常波动中的峰值间隔。这一计算有助于评估心电图信号的频率特征和波动规律。通过准确的峰值间距数据，可以进一步了解心脏的电生理活动，尤其是在心率不齐或其他心脏病变情况下，峰值间距的变化能够反映心脏健康状况的细微变化。基于波峰曲率时序交叉关联数据和异常波动峰值间距数据进行的异常集聚性分析，能够全面评估心电异常的严重程度与频率。这一分析通过整合多维数据，提供了对异常心电现象的深度理解，能够有效识别出异常信号的集聚模式。
35、优选地，步骤s3包括以下步骤：
36、步骤s31：根据异常集聚分布密度数据对异常心电波动数据进行异常演化趋势预测，得到心电异常演化趋势数据；
37、步骤s32：对心电异常演化趋势数据进行趋势离散度分析，得到演化趋势离散度数据；
38、步骤s33：根据演化趋势离散度数据对心电异常演化趋势数据进行样本特征采样，得到异常演化趋势样本数据。
39、本发明首先利用异常集聚分布密度数据对异常心电波动数据进行深入分析，以识别出存在的异常模式和变化趋势。通过统计和机器学习方法，可以建立预测模型，帮助识别未来的异常演化趋势。这种预测能够提前识别潜在的健康风险，为医疗干预提供重要依据。例如，利用时间序列分析方法，可以有效捕捉到心电信号中的波动特征，进而预测心电异常的演化趋势。在获得心电异常演化趋势数据后，接下来的步骤是对这些数据进行趋势离散度分析。此步骤的核心在于评估不同心电异常的演化趋势的离散程度，这有助于识别出哪些趋势存在较大的变化幅度或不确定性。通过计算趋势的标准差或变异系数等统计指标，可以定量化地反映出心电波动数据在演化过程中的稳定性与可靠性。根据演化趋势离散度数据对心电异常演化趋势数据进行样本特征采样。此步骤旨在从已有的心电异常演化趋势中提取出具有代表性的样本数据，以便于后续的分析与研究。通过合理的采样策略，可以确保选取的样本具有较高的代表性和有效性，从而为进一步的机器学习或模式识别提供可靠的数据基础。
40、优选地，步骤s31包括以下步骤：
41、步骤s311：根据异常集聚分布密度数据对异常心电波动数据进行时序扰动演变分析，得到异常集聚扰动演变数据；
42、步骤s312：基于异常集聚扰动演变数据对异常心电波动数据进行非线性演化拟合，得到异常心电波动演化拟合数据；
43、步骤s313：对异常心电波动演化拟合数据进行多维扰动累积，得到异常心电波动多维扰动数据；
44、步骤s314：根据异常心电波动演化拟合数据对异常心电波动多维扰动数据进行共性特征识别，得到异常心电波动共性特征数据；
45、步骤s315：根据异常心电波动演化拟合数据、异常心电波动多维扰动数据以及异常心电波动共性特征数据进行异常演化趋势预测，得到心电异常演化趋势数据。
46、本发明根据异常集聚分布密度数据对异常心电波动数据进行时序扰动演变分析。该分析的目的是识别和捕捉心电信号在时间维度上的扰动特征，从而揭示心电波动的动态演变过程。通过对数据进行时序分析，可以确定异常波动的起始点、发展过程以及可能的结束点。这一过程有助于更好地理解异常波动的演化机制，并能够提供对未来心电活动趋势的初步预测，增强监测系统的敏感性和预警能力。基于从步骤s311中得到的异常集聚扰动演变数据，对异常心电波动数据进行非线性演化拟合。这一过程旨在通过建立数学模型来捕捉异常心电波动的复杂模式和非线性特性，进而实现对数据的精准描述和模拟。非线性拟合能够更好地适应心电信号中的波动性和非规则性，使得得到的拟合数据更加真实和可靠。这一分析结果将为后续的趋势预测和异常检测提供坚实的基础。对异常心电波动演化拟合数据进行多维扰动累积，目的是综合评估不同扰动因素对心电波动的影响。通过将不同维度的数据进行融合，可以更全面地理解心电信号的复杂性，识别出影响心电波动的主要因素和其相互作用关系。这一过程有助于提高数据分析的准确性，确保在多因素的影响下，心电信号的变化能够被准确捕捉和理解。同时，多维扰动累积也为后续的异常特征识别和趋势预测奠定了数据基础，提升了监测系统的分析能力。根据异常心电波动演化拟合数据对异常心电波动多维扰动数据进行共性特征识别。这一过程旨在从复杂的心电波动数据中提取出共性特征，以识别不同异常心电信号之间的相似性。这种共性特征的识别不仅有助于理解心电异常的基本特征和模式。根据前面步骤中获得的异常心电波动演化拟合数据、异常心电波动多维扰动数据及共性特征数据进行异常演化趋势预测。这一阶段的核心在于利用多维数据模型来预测心电信号的未来变化趋势，进而判断心电异常的发展方向。
47、优选地，步骤s314包括以下步骤：
48、对异常心电波动演化拟合数据进行分层时序解耦，得到波动演化拟合分层解耦数据；
49、根据波动演化拟合分层解耦数据对异常心电波动多维扰动数据进行关联因子分析，得到演化拟合-多维扰动关联因子；
50、对演化拟合-多维扰动关联因子进行非线性回归分析，得到演化-扰动关联回归数据；
51、基于演化-扰动关联回归数据进行共性特征识别，得到异常心电波动共性特征数据。
52、本发明对异常心电波动演化拟合数据进行分层时序解耦，目的是将复杂的心电波动信号分解为不同的层次和时间序列，以便更好地理解其内在的变化机制。通过时序解耦，可以将信号中不同频率和幅度的成分进行分离，从而突出每个层次的特征。这种方法不仅有助于识别心电波动中的潜在模式和趋势，还能够有效减少数据的噪声干扰，提高后续分析的准确性。通过分层处理，能够更清晰地看到每个层次对心电异常的贡献，从而为异常特征的识别奠定基础。在获得波动演化拟合分层解耦数据后，接下来的步骤是对异常心电波动多维扰动数据进行关联因子分析。这一过程旨在探讨不同的波动演化层次与多维扰动之间的关系，识别出影响心电波动的关键因素。通过运用统计分析技术，可以量化各层次的演化对心电信号多维扰动的影响，从而得到演化拟合与多维扰动之间的关联因子。这种分析不仅能够揭示心电波动背后的复杂关系，还有助于找出异常波动的根源，为后续的干预和治疗提供重要的参考依据。在得到演化拟合-多维扰动关联因子后，进行非线性回归分析。这一步骤的主要目的是建立数学模型，以定量化关联因子与心电波动之间的关系，找出最佳拟合曲线。通过非线性回归，可以更准确地捕捉到心电信号变化的复杂性，确保模型不仅适应线性关系，还能处理非线性特征的影响。得到的演化-扰动关联回归数据将为心电信号的进一步分析提供坚实的数据基础，使得预测模型的构建更加稳健和可靠。基于演化-扰动关联回归数据进行共性特征识别。这一过程旨在从复杂的心电波动数据中提取出共性特征，以揭示不同异常心电信号之间的相似性和共同模式。通过运用数据挖掘和模式识别技术，可以识别出对心电异常有显著影响的共同特征，这一识别不仅有助于提高异常检测的准确性，还能为后续的临床决策提供有价值的依据，使得心电监测系统在处理复杂病理情况下更加有效。
53、优选地，本发明还提供了一种心电图数据的生成系统，用于执行如上所述的心电图数据的生成方法，该心电图数据的生成系统包括：
54、心电波形分析模块，用于通过电极片进行用户心电信号采集，得到用户心电信号；对用户心电信号进行波动形态分析，得到心电波动形态数据；
55、异常集聚分布模块，用于对心电波动形态数据进行异常心电波动识别，得到异常心电波动数据；对异常心电波动数据进行集聚分布密度计算，得到异常集聚分布密度数据；
56、异常演化趋势模块，用于根据异常集聚分布密度数据对异常心电波动数据进行异常演化趋势预测，得到心电异常演化趋势数据；对心电异常演化趋势数据进行样本特征采样，得到异常演化趋势样本数据；
57、迭代学习模块，用于通过随机森林算法对异常演化趋势样本数据进行学习迭代，得到异常演化趋势学习数据；基于异常演化趋势学习数据对心电波动形态数据进行异常心电标注处理，并反馈至终端，以执行心电图数据的生成。
58、优选地，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的1至8中任意一项所述的心电图数据的生成方法。
59、本发明的有益效果，通过电极片对用户的心电信号进行采集，这是心电图（ecg）监测的基础。电极片能够有效捕捉心脏电活动的微小变化，并将其转换为可供分析的电信号。随后，通过对采集到的心电信号进行波动形态分析，能够提取出心电图中的关键特征，例如心跳间期、波峰和波谷等。这一过程不仅可以揭示用户心脏的健康状态，还能为后续的异常识别提供数据基础。通过分析心电波动形态数据，可以识别出正常心电信号的特征，为异常信号的检测设定标准，进而提高后续分析的准确性和有效性。对通过步骤 s1 获得的心电波动形态数据进行异常心电波动识别。这一过程利用先进的算法，如机器学习和统计分析，来检测心电波形中的异常模式。这些异常波动是心律失常、心肌缺血等潜在健康问题的指示。随后，对识别出的异常心电波动数据进行集聚分布密度计算，可以帮助进一步分析这些异常波动的分布情况和密集程度。通过这一计算，可以识别出异常波动的出现频率、集中区域及其的临床意义。这不仅有助于提高异常波动的检测率，还能为临床决策提供重要依据。根据异常集聚分布密度数据，对异常心电波动数据进行异常演化趋势预测。这一过程利用时间序列分析和预测模型，旨在识别异常波动的未来发展趋势。更好地理解患者心电状态的演变，还可以为早期干预提供依据。随后，对预测出的心电异常演化趋势数据进行样本特征采样，以提取具有代表性的特征样本。通过对样本特征的提取，可以确保后续分析的准确性和有效性，为异常演化趋势的深入研究奠定基础。这一过程的实现，增强了对心脏健康状态的动态监测能力，为及早识别潜在的心血管疾病提供了科学依据，帮助医疗人员在决策时更加科学和高效。运用随机森林算法对异常演化趋势样本数据进行学习和迭代。这一算法以其强大的分类和回归能力，在处理复杂的心电波动数据时展现出卓越的效果。通过不断的学习和优化，随机森林能够提高对异常心电波动的识别精度，并建立起更为准确的异常演化趋势模型。基于这些学习数据，系统将对心电波动形态数据进行异常心电标注处理。这一标注结果将反馈至终端，以执行心电图数据的生成，从而提供直观易懂的临床数据展示。该技术方案有效整合了数据采集、分析与反馈环节，确保了信息传递的及时性和准确性，不仅提升了心电监测的智能化水平，促进了心血管疾病的早期发现和干预。因此，本发明是对传统的一种心电图数据的生成方法做出的改进处理，解决了传统的一种心电图数据的生成方法存在着对异常心电信号识别不精确，以及对心电信号的演化趋势不能精准判断的问题，提升了对异常心电信号识别的精确度，以及提高了对心电信号的演化趋势的精确判断的能力。
1.一种心电图数据的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的心电图数据的生成方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的心电图数据的生成方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的心电图数据的生成方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的心电图数据的生成方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的心电图数据的生成方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的心电图数据的生成方法，其特征在于，步骤s31包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的心电图数据的生成方法，其特征在于，步骤s314包括以下步骤：
9.一种心电图数据的生成系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的心电图数据的生成方法，该心电图数据的生成系统包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至8中任意一项所述的心电图数据的生成方法。
