1.基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络建模方法，具体步骤如下：

步骤1、构建基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络模型，该心电信号深度神经网络模型包括一层金字塔型卷积层和m个残差块，8≤m≤24；所述的金字塔型卷积层由n+1个常规卷积层组成，n≥2；前n个常规卷积层的卷积核最大为16，最小为4，其余取16与4之间的奇数，而最后一个常规卷积层的卷积核设置为1；

步骤2、将训练集的心电信号输入基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络模型进行训练，具体如下：

1)将心电信号x分别输入到金字塔型卷积层的前n层常规卷积层中，由于金字塔型卷积层的前n层常规卷积层的卷积核均不相同，从而得到n个不同卷积核的常规卷积层分支形成的特征图；

2)将这n个不同卷积核的常规卷积层分支形成的特征图进行级联，得到级联后的特征图：其中，X为级联后的特征图，Concat表示各常规卷积层分支形成的特征图在通道上的级联， 表示第l个常规卷积层分支形成的特征图；

3)将级联后的特征图再经过金字塔型卷积层最后一个卷积核为1的常规卷积层，得到最终的心电信号特征图；

4)心电信号特征图在m个残差块中逐个依次传输后通过一个全连接层分类；

步骤3、通过验证集对基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络模型进行验证，得到验证集分类误差；当训练次数达到设定的最大值或者当验证集分类误差小于指定值时，则获得训练后的基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络模型，否则回到步骤2。

2.根据权利要求1所述基于金字塔型卷积层的心电信号深度神经网络建模方法，其特征在于：心电信号输入在常规卷积层中形成特征图输出是通过心电信号输入与输出的关系实现的，常规卷积层的第α通道心电信号输入与输出的关系式如下：式中， 表示第l个常规卷积层的第α通道心电信号输入，而当l＝1时，第1个常规卷积层的第α通道心电信号输入 就是原始的心电信号输入； 表示第l个常规卷积层的第α通α道输出，f(·)为激励函数；M 表示第α通道中特征图的第l‑1层特征图子集，i表示特征图子集中的各个特征单元， 表示第l‑1个常规卷积层中第i个特征单元的输出， 是第l个常规卷积层中第α通道第i个特征单元位置上的卷积核矩阵，bias是偏置项，“*”是卷积符号。