阐述研究基于深度学习的可穿戴远程心电监测器设计的重要性和实际应用价值
综述国内外在心电监测领域的研究和发展情况，包括国外现状和国内现状
介绍论文的研究动机、社会需求以及预期解决的问题
概述论文的整体结构和各章节的主要内容
介绍深度学习的基本概念和常见模型，为后续研究提供理论支持
详细解释CEG信号的产生机理、波形特征以及信号采集方法，并介绍常用的数据集
总结本章的关键知识点和理论基础
详细描述心电监测器的硬件组成部分，包括主控芯片、心电传感器、蓝牙模块和显示模块
详细介绍微控制器、晶振电路、复位电路、下载电路、OLED显示电路、蓝牙模块电路和心电数据采集电路的设计
介绍下位机软件设计、手机端APP软件设计以及PC端数据采集与保存设计
总结本章的设计思路和技术细节
分析心电信号中的各种噪声来源，为后续数据处理提供依据
介绍利用中值滤波技术去除心电信号基线漂移的方法
使用离散小波变换去除心电信号中的高频噪声
构建用于训练和测试的心电数据集，并采用SMOTE算法进行数据集均衡化处理
总结本章的数据预处理方法和效果
提出用于心电数据分析的深度学习模型研究框架
引入并改进通道注意力机制以提高模型性能
结合多尺度残差网络和双向长短时记忆网络以提升模型的识别能力
总结本章提出的深度学习模型和改进策略
展示心电监测系统的功能调试结果，验证其实际应用效果
对比分析不同模型的性能，评估所提模型的优势
总结实验结果和分析结论
总结全文的研究成果和创新点
提出未来进一步研究的方向和建议