心血管疾病具有高发病率、高致死率、高复发率的特点,是当今医学领域研究的热点。在远程医疗背景下,动态心电监测对心血管疾病的早期预测和准确诊断具有重要的意义。然而,在远程心电监测系统中,外界环境的干扰会导致动态心电信号中含有大量的噪声,从而影响心电信号波形的检测,造成远程心电监测系统智能分析的误判。因此在远程医疗背景下心血管疾病的研究中,动态心电信号降噪问题逐渐成为该研究领域的重点和难点。在此背景下,本文利用因子分析与梯度下降算法相结合进行动态心电信号降噪的研究。论文主要研究内容如下:(1)针对深度因子分析的优化问题,提出了一种有监督因子分析的优化方法。首先设计优化目标函数,并推导出该优化目标函数对参数的偏导数,然后利用梯度下降算法进行有监督的参数调优训练,求解最优的参数。(2)针对心电信号降噪问题,提出了一种基于监督学习深度因子分析的心电信号降噪算法。利用因子分析对含噪心电信号构建深度因子分析模型,可以将信号与噪声区分开。在网络的顶层进行重构时,利用有监督因子分析的优化方法,对顶层的因子载荷矩阵进行有监督调优训练,从而得到最优的因子载荷矩阵,再进行心电信号重构过程。因为是有监督训练过程,充分利用了噪声的特征,从而可以滤除心电信号中更多的噪声,达到更好的降噪效果。(3)将提出的心电信号降噪算法应用于智慧心电监测平台。为了验证本文的实用性和有效性,将所提算法应用于实验室课题组自主研发的智慧心电监测平台中。通过随机匿名抽取用户的实际心电图信息表明,本文算法可以在有效的滤除心电信号噪声的同时保持心电信号的主要特征。