心电图采集过程往往伴随着大量的噪声，严重影响了医生对患者的准确诊断。因此，从心电数据中去除噪声的技术研究一直是热点。许多研究人员提出了不同的研究算法。2015年，[9]的作者提出使用多变量经验模态分解（MEMD）来消除ECG数据中的基线漂移。MEMD技术是EMD的多变量扩展，最近在许多应用中引起了研究人员的关注[10]。该方法的基本思想是将信号转换为多通道信号，并使用MEMD算法同时处理多通道信号。从心电图中去除最后一个本征模态函数 （IMF） 或通过分解获得的最后两个 IMF 作为基线漂移，以获得基线校正的心电图。仿真结果表明，该方法能够消除心电数据中的基线漂移，保留心电数据的形态特征。经验模态分解技术是一种数据驱动的自适应阈值方法，非常适合心电数据等非平稳信号[11]。然而，它无法有效和适应性地选择货币基金组织，这导致了信息的丢失。[12]的作者提出了一种基于经验模态分解结合小波阈值的自适应心电基线漂移噪声去除方法。对包含BW噪声的ECG数据进行去噪。首先，采用经验模态分解方法将其分解为高频信号和低频信号;然后，对低频信号进行小波变换，将高频信号组合起来重构心电数据，从而达到去除基线漂移噪声的效果。基于小波变换的技术也因其能够表征时域信号的时频域信息而更加流行和广泛使用[13]。基于小波的降噪方法具有较好的定位特性，能够充分突出心电数据在时域和频域的细节特征，因此被广泛应用。然而，由于小波基函数和阈值的选择，去噪后R波和S波的振幅可能有所降低[14]。因此，如何选择合适的小波基函数和小波分解电平来消除输入信号中的噪声仍然是一个问题[15]。在小波去噪方法中，使用两个阈值[16]来增强心电图数据。Tan Xue等[17]提出了一种改进的小波阈值函数去噪方法，避免了传统软硬阈值函数中信号处理后阈值连续性差的缺陷。Das等[18]对小波变换进行了比较，提出了一种基于S变换的ECG去噪方法。由于心电图本身的稀疏特性[19]，近年来对基于稀疏表示的方法进行了大量研究。然而，稀疏降噪后引入了一些梯形分量[20]，使得降噪后信号不均匀，大多数稀疏表示使用L1范数作为惩罚项，导致对原始信号的低估[21]。

在深度学习领域，基于自编码器模型的ECG去噪方法[22]更为流行。Eleni等[23]提出了一种由24个卷积块和25个反卷积块组成的自动编码器，可以有效地学习ECG的特征并去除噪声。作为深度学习技术的众多突破之一，生成对抗网络（GAN）已被广泛使用。自从Goodfellow[2015]首次引入这种方法以来，已经开发了许多生成对抗网络的变体。Radford等[26]在27年提出了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）。DCGAN使用卷积层替换全连接层，并用相同步长的卷积替换原来的池化层。Pratik Singh和Gayahar Pradhan[<>]提出了一种用于ECG去噪的生成对抗网络架构。对基于卷积神经网络的GAN模型进行有效训练，进行心电噪声滤波，利用干净噪声的心电数据进行端到端的GAN模型训练。Zhu等[<>]提出了一种生成对抗网络，该网络是由双向长短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）组成的Bi-LSTM-CNN网络。该模型包括一个生成器和一个鉴别器。生成器使用两层Bi-LSTM网络，判别器基于卷积神经网络。

解缠表示学习[28]由Bengio于2013年首次提出。正在训练的特征集可用于多个任务，这些任务可能具有不同的相关特征子集。因此，最可靠的特征学习方法是分离尽可能多的因素并丢弃尽可能少的信息。解纠缠表示学习的应用使得深度学习的黑盒项目更具可解释性，可以展示神经网络各层的具体含义和功能。传统的去噪自编码器在编码阶段将信号信息和噪声信息一起映射到隐空间，然后通过隐空间变量将其解码为信号。我们认为存在解码混淆的现象;即将一些噪声信息一起解码为信号信息，从而降低信号的降噪效果。因此，我们试图将隐藏空间中的噪声信息和信号信息解耦，消除信号信息和噪声信息的纠缠，进而解码干净的信号。