循環神經網絡RNN，是一種鏈式結構，能夠對連續輸入的序列同時處理，且有不錯的效果。RNN具有記憶功能且能夠隨時接受并處理輸入數據，這得益于其特殊的連接方式，即神經元之間以一定的方向互相連接構成環，內部時序狀態即時展現。RNN因這種特殊的結構在自然語言處理中得以廣泛應用，尤其是在翻譯、語音識別和圖像處理等領域有更明顯的優勢。RNN網絡結構能夠利用歷史信息的前提是距離不能太遠，在距離較遠時記憶效果不理想，同時梯度消失和梯度爆炸問題也會隨之產生。
RNN模型理論上可以很好地解決序列問題，但是信息源經長途跋涉進行傳輸時梯度消失和梯度爆炸問題也不容忽視，這個問題隨著輸入序列的長度增加愈演愈烈。為了解決RNN的這一缺陷，隨之衍生出了其變種網絡模型，即長短期記憶網絡模型LSTM，它是一種特殊的RNN模型，在一定程度上能很好的解決RNN模型所存在的問題，LSTM模型多了三個控制器，通過三個控制器解決了梯度問題。
LSTM模型所記憶的信息都來自于過去，為了充分獲得未來信息，提出了能夠更全面挖掘深層語義信息的BiLSTM。BiLSTM模型由兩個不同方向的LSTM疊加構成，因此可以從兩個方向同時得到信息，和LSTM相比較BiLSTM的信息提取能力更強。
鑒于此，采用雙向長短時記憶網絡對ECG心電信號進行識別，運行環境為MATLAB R2021B，采用兩種輸入，一種是原始時域信號，一種是特征提取后的特征向量（瞬時頻率特征[instantaneous frequency]和譜熵特征[Spectral entropy]?）,原始時域信號輸入的網絡結構為：
layers = [ ...sequenceInputLayer(1)bilstmLayer(100,'OutputMode','last')fullyConnectedLayer(2)softmaxLayerclassificationLayer]
特征提取后輸入的網絡結構為：
layers = [ ...sequenceInputLayer(2)bilstmLayer(100,'OutputMode','last')fullyConnectedLayer(2)softmaxLayer???????classificationLayer]
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工學博士，擔任《Mechanical System and Signal Processing》《中國電機工程學報》《控制與決策》等期刊審稿專家，擅長領域：現代信號處理，機器學習，深度學習，數字孿生，時間序列分析，設備缺陷檢測、設備異常檢測、設備智能故障診斷與健康管理PHM等。
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