本文提出了一个低成本且高度准确的ECG监测系统，用于针对可穿戴移动传感器的个性化早期心律不齐检测。对个性化心电图监测的早期监督方法需要异常和正常的心跳来训练专用分类器。但是，在真实的情况下，个性化算法嵌入了可穿戴设备中，这种训练数据不适合没有心脏障碍史的健康人。在这项研究中，（i）我们对通过稀疏字典学习获得的健康信号空间进行了无空间分析，并研究了如何简单的无效空间投影或基于最小二乘的规范性分类方法可以降低计算复杂性，而无需牺牲牺牲计算的复杂性。与基于稀疏表示的分类相比，检测准确性。 （ii）然后，我们引入了基于稀疏表示的域适应技术，以便将其他现有用户的异常和正常信号投射到新用户的信号空间上，使我们能够训练专用的分类器而无需新用户的任何异常心跳。因此，无需合成异常的心跳产生，可以实现零射学习。在基准MIT-BIH ECG数据集上执行的一组大量实验表明，当该基于域的基于域的训练数据生成器与简单的1-D CNN分类器一起使用时，该方法以明显的差距优于先前的工作。 （iii）然后，通过组合（i）和（ii），我们提出了一个整体分类器，以进一步提高性能。这种零射门心律失常检测的方法的平均准确性水平为98.2％，F1得分为92.8％。最后，使用上述创新提出了一个个性化的节能ECG监测计划。
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