心電圖（ECG）信號辨識技術是一種用於分析和解釋心臟電活動的技術，通常用於診斷心臟疾病和監測患者的心臟健康狀況。心電圖的信號辨識需飽含以下步驟：

1. 數據收集：使用心電圖機器或設備收集患者的心電圖數據。這些數據通常以時間序列的形式記錄了心臟的電活動，可以分為單導程、三導程、五導程、十二導程等等，醫院常使用的是十二導程，而現在常用於攜帶式裝置中的會使用簡易的單導程或雙導程等。

   

   資料來源：心電圖維基百科（https://zh.wikipedia.org/zh-tw/心电图）

2. 預處理：收集到的心電圖數據可能包含噪音，需要進行預處理，以去除或減少噪音干擾。這可以包括濾波、降噪和信號增強等步驟。

3. 特徵提取：在進行信號辨識之前，需要從心電圖數據中提取有意義的特徵。這些特徵可以包括QRS波形的寬度、幅度、持續時間等，以及心臟節奏的特徵。

   

   資料來源：https://helloyishi.com.tw/heart-health/what-is-electrocardiography/

4. 分類或辨識：一旦提取了特徵，就可以使用機器學習、深度學習或傳統的信號處理技術來進行心電圖信號的分類或辨識。這通常涉及將心電圖數據分為不同的心臟節奏類型，如正常節奏、心律不整等。

5. 結果解釋：最後，辨識結果需要被解釋，以幫助醫生或醫療專業人員進行診斷。解釋可以包括報告正常或異常心臟節奏、識別心臟疾病的特定模式，或者跟蹤患者的心臟健康狀況。

心電圖信號辨識技術在醫學領域中具有廣泛的應用，可以幫助醫生快速、非侵入性地檢測心臟問題，並制定適當的治療方案。此外，近年來，人工智慧和機器學習技術的發展已經改進了心電圖信號辨識的準確性和效率，使得自動化分析和監測更容易實現。

下面是一個簡單的Python範例程式，用於心電圖（ECG）信號的基本特徵提取。

• 注意！，以下只是範例信號，實際的心電圖信號處理和辨識需要更複雜的處理方式及其他資源協助處理，因為會有各種不同的狀況，這裡只有簡單介紹。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模擬一個心電圖信號
sampling_rate = 1000  # 采樣率（每秒采樣點數）
duration = 10  # 信號持續時間（秒）
t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpoint=False)
ecg_signal = (
    0.5 * np.sin(2 * np.pi * 1.0 * t) +
    0.2 * np.sin(2 * np.pi * 2.5 * t)
)

# 繪製心電圖信號
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(t, ecg_signal)
plt.title("ECG Signal")
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.grid(True)
plt.show()

# 特徵提取示範例：QRS波形的寬度
from scipy.signal import find_peaks

# 使用峰值檢測找到QRS波峰
peaks, _ = find_peaks(ecg_signal, height=0.5)

# 計算QRS波形的寬度
qrs_widths = []
for i in range(len(peaks) - 1):
    qrs_start = peaks[i]
    qrs_end = peaks[i + 1]
    qrs_width = qrs_end - qrs_start
    qrs_widths.append(qrs_width)

# 繪製QRS波形的寬度分佈
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.hist(qrs_widths, bins=20, edgecolor='k')
plt.title("Distribution of QRS Widths")
plt.xlabel("Width")
plt.ylabel("Count")
plt.grid(True)
plt.show()

結果圖：繪製心電圖

結果圖：繪製QRS波形的寬度分佈

這個範例程式創建了一個模擬的心電圖信號，然後使用峰值檢測找到QRS波峰，最後計算並繪製了QRS波形的寬度分佈。

在心電圖中心跳的QRS波是重要的觀察對象之一，可以觀察各個波之間的關係進而找出病人的問題，因此這邊的範例是示範如何提取QRS波形的寬度。這邊只能粗淺介紹，想要了解更多資訊可以在去網路上查詢更多相關資料。