介绍心率失常疾病对人类健康的影响以及传统心率失常分类方法的局限性，强调自动分类技术的重要性
明确本文的研究目标，即通过深度学习方法提高心率失常疾病的自动分类准确性和效率
阐述本研究在临床应用中的潜在价值，包括提高诊断速度和准确性，减轻医生工作负担等方面的意义
概述本研究的具体内容，包括数据集的选择、深度学习模型的设计与优化、实验验证等关键步骤
描述研究的整体思路，从数据预处理到模型训练、评估再到结果分析，展示研究的完整流程
详细介绍本研究中采用的深度学习方法和技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等
介绍本文各章节的内容安排，帮助读者了解论文的整体结构
总结本研究的创新之处，如引入新的数据增强技术、改进的深度学习模型架构等
介绍深度学习的基本概念、原理及常用算法，为后续模型设计奠定理论基础
讨论深度学习在医学图像识别中的应用案例，特别是心电图（ECG）图像识别领域的进展
探讨适用于心率失常分类任务的深度学习模型，如CNN、RNN等，并分析它们的适用性和优势
介绍深度学习模型的训练方法、优化策略以及如何解决过拟合等问题
简要介绍本研究需要用到的小波去噪技术
简要介绍本研究需要用到的卷积神经网络
简要介绍本研究需要用到的循环神经网络
介绍本研究的关键算法，如小波阈值去噪算法、CNN分类算法、RNN分类算法。
选择适合心率失常分类的数据集，介绍数据集的来源和特点
详细说明数据预处理的方法，包括数据清洗、标准化、归一化等
介绍数据增强技术的应用，以增加数据多样性并提高模型泛化能力
描述数据集的划分方法，包括训练集、验证集和测试集的比例分配
详细设计用于心率失常分类的深度学习模型架构，包括输入层、隐藏层和输出层的配置
介绍模型参数的设置方法，包括超参数的选择和调整
描述模型的训练过程，包括损失函数的选择、优化器的配置和训练迭代次数的设定
介绍模型的测试方法和评估指标，包括准确率、召回率和F1分数等
展示实验结果，包括不同模型的分类准确率和性能指标
对实验结果进行深入分析，讨论模型的优势和不足，并提出改进建议
探讨模型的可解释性，分析模型预测结果的可靠性和合理性
总结本研究的主要发现和结论，包括模型的分类准确率和实际应用价值
提出未来研究的方向和可能的研究课题，包括模型优化、更大规模数据集的应用等