1.一种智能心电分析装置，其特征在于，所述智能心电分析装置包括：微处理器、存储模块组、内存模块、可信模块、深度学习模块、输入输出模块组、数据总线、工作指示灯、电源接口、印刷电路板；
所述微处理器，通过所述数据总线与所述存储模块组、所述内存模块、所述可信模块、所述深度学习模块、所述输入输出模块组和所述工作指示灯分别连接；所述微处理器用于对存储于所述存储模块组的存储模块的数据进行存储数据读取操作，以及对所述存储模块组的存储模块进行存储数据写入操作；所述微处理器用于对所述内存模块进行操作系统程序加载操作，用于对存储于所述内存模块的数据进行内存数据读取操作，以及对所述内存模块进行内存数据写入操作；所述微处理器用于调用所述可信模块进行可信计算操作；所述微处理器用于调用所述深度学习模块进行数据推理分析操作；所述微处理器用于对发送自所述深度学习模块的心电数据推理结果进行推理后数据分析操作；所述微处理器用于接收所述输入输出模块组的输入输出模块发送的外部设备输入数据，对所述外部设备输入数据进行输入数据解析与处理操作生成输入反馈数据，将所述输入反馈数据发送至所述输入输出模块组的输入输出模块；所述微处理器用于对所述工作指示灯进行指示灯操作；
所述存储模块组，包括：第一存储模块和第二存储模块，所述第一存储模块和所述第二存储模块分别通过所述数据总线与所述微处理器连接；所述第一存储模块为非易失性只读存储模块，用于存储操作系统程序；所述第二存储模块为非易失性可读写存储模块，用于存储操作系统数据；
所述内存模块，通过所述数据总线与所述微处理器连接；所述内存模块为掉电易失性存储模块，用于加载所述操作系统程序，用于存储临时操作系统数据；
所述可信模块，通过所述数据总线与所述微处理器连接；所述可信模块获取从所述微处理器发送的可信计算数据，对所述可信计算数据进行可信数据解析与计算操作生成可信计算结果，将所述可信计算结果向所述微处理器进行发送；
所述深度学习模块，通过所述数据总线与所述微处理器连接；所述深度学习模块获取从所述微处理器发送的心电推理数据，对所述心电推理数据进行心电数据推理计算生成所述心电数据推理结果，将所述心电数据推理结果向所述微处理器进行发送；
所述输入输出模块组，包括多个输入输出模块，每个所述输入输出模块分别通过所述数据总线与所述微处理器连接；所述输入输出模块用于接收外部设备的输入信号，根据输入输出模块驱动程序对所述输入信号进行信号解析操作生成所述外部设备输入数据，将所述外部设备输入数据向所述微处理器发送，获取所述微处理器发送的所述输入反馈数据，根据所述输入输出模块驱动程序对所述输入反馈数据进行信号转换操作生成输出信号，向所述外部设备发送所述输出信号；
所述数据总线，与所述微处理器、所述存储模块组的存储模块、所述内存模块、所述可信模块、所述深度学习模块、所述输入输出模块组的输入输出模块和所述工作指示灯分别连接；
所述工作指示灯，通过所述数据总线与所述微处理器连接；所述工作指示灯用于接收发送自所述微处理器的指示灯操作指令信号，根据所述操作指令信号对灯光元器件进行调控操作；
所述电源接口，用于连接电源设备；
所述印刷电路板，用于设置所述微处理器、所述存储模块组、所述内存模块、所述可信模块、所述深度学习模块、所述输入输出模块组、所述数据总线、所述工作指示灯和所述电源接口；所述印刷电路板使用所述电源接口连接所述电源设备，并且使用所述电源接口分别对所述微处理器、所述存储模块组、所述内存模块、所述可信模块、所述深度学习模块、所述输入输出模块组、所述数据总线和所述工作指示灯进行模块供电操作。
2.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
所述操作系统程序为多线程操作系统程序。
3.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
当所述微处理器对所述第一存储模块进行所述存储数据写入操作时，所述第一存储模块向所述微处理器发送当前存储区不可写信息。
4.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
当所述微处理器用于对所述内存模块进行所述操作系统程序加载操作时，所述微处理器对所述第一存储模块进行所述存储数据读取操作生成第一程序数据；
所述微处理器向所述可信模块发送所述第一程序数据；
所述可信模块根据预置系统密钥对所述第一程序数据进行解密操作生成第二程序数据；
所述可信模块向所述微处理器发送所述第二程序数据；
所述微处理器根据所述第二程序数据对所述内存模块进行所述内存数据写入操作；
所述微处理器提取存储于所述内存模块的所述第二程序数据并对所述第二程序数据进行程序解析执行操作。
5.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
所述可信模块获取从所述微处理器发送的所述可信计算数据之后，提取所述可信计算数据的计算模式生成第一模式，提取所述可信计算数据的基础数据生成第一数据；
当所述第一模式为口令校验模式时，所述可信模块用于获取存储于本地的口令数据生成第一口令；当所述第一数据与所述第一口令相同时，所述可信模块设置所述可信计算结果的值为校验成功标识符，并向所述微处理器发送所述可信计算结果；
当所述第一模式为数据校验模式时，所述可信模块用于提取所述第一数据的校验计算原文生成第一原文，提取所述第一数据的比对校验码生成第一校验码；所述可信模块对所述第一原文进行校验码计算操作生成第二校验码；当所述第二校验码与所述第一校验码相等时，所述可信模块设置所述可信计算结果的值为校验成功标识符，并向所述微处理器发送所述可信计算结果；
当所述第一模式为数据加密模式时，所述可信模块用于提取所述第一数据的加密数据原文生成第二原文，提取所述第一数据的加密密钥生成第一密钥；所述可信模块根据所述第一密钥对所述第二原文进行加密计算操作生成第一密文；所述可信模块设置所述可信计算结果为所述第一密文，并向所述微处理器发送所述可信计算结果；
当所述第一模式为数据解密模式时，所述可信模块用于提取所述第一数据的解密数据原文生成第三原文，提取所述第一数据的解密密钥生成第二密钥；所述可信模块根据所述第二密钥对所述第三原文进行解密计算操作生成第一明文；所述可信模块设置所述可信计算结果为所述第一明文，并向所述微处理器发送所述可信计算结果；
当所述第一模式为数据签名模式时，所述可信模块用于提取所述第一数据的签名数据原文生成第四原文，提取所述第一数据的签名密钥生成第三密钥；所述可信模块根据所述第三密钥对所述第四原文进行签名计算操作生成第一签名；所述可信模块设置所述可信计算结果为所述第一签名，并向所述微处理器发送所述可信计算结果。
6.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
所述深度学习模块的核心部件为图形处理器gpu。
7.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
所述深度学习模块获取从所述微处理器发送的所述心电推理数据之后，提取所述心电推理数据的计算模型生成第一推理模型；
当所述第一推理模型为心电干扰分类模型时，所述深度学习模块用于提取所述心电推理数据的心搏数据生成第一数据；根据所述深度学习模块的干扰识别计算模型对所述第一数据进行干扰数据识别操作得到第一数据干扰识别结果，根据所述第一数据干扰识别结果生成所述心电数据推理结果；所述深度学习模块将所述心电数据推理结果向所述微处理器进行发送；
当所述第一推理模型为心搏分类模型时，所述深度学习模块用于提取所述心电推理数据的心搏分析数据生成第二数据；根据所述深度学习模块的心搏分析计算模型对所述第二数据进行幅值和时间表征数据的特征提取和分析操作得到第二数据心搏分类信息，根据所述第二数据心搏分类信息生成所述心电数据推理结果；所述深度学习模块将所述心电数据推理结果向所述微处理器进行发送。
8.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
所述输入输出模块组，包括第一输入输出模块和第二输入输出模块；
所述第一输入输出模块为通用串行总线usb输入输出模块，所述第二输入输出模块为异步收发传输器uart输入输出模块。
9.根据权利要求8所述的智能心电分析装置，其特征在于，
所述usb输入输出模块用于接收外部usb设备的usb输入信号；
所述usb输入输出模块根据usb输入输出模块驱动程序对所述usb输入信号进行usb信号解析操作生成usb外部设备输入数据；
所述usb输入输出模块向所述微处理器发送所述usb外部设备输入数据；
所述微处理器根据网络驱动接口规范ndis驱动程序对所述usb外部设备输入数据进行网络数据解析生成心电应用数据包；
所述微处理器对所述心电应用数据包进行解析应用操作生成usb输入反馈数据，并向所述usb输入输出模块发送所述usb输入反馈数据；
所述usb输入输出模块根据所述usb输入输出模块驱动程序对所述usb输入反馈数据进行信号转换操作生成usb输出信号，向所述外部usb设备发送所述usb输出信号。
10.根据权利要求1所述的智能心电分析装置，其特征在于，
所述印刷电路板，包括集成式印刷电路板、深度学习模块式印刷电路板、通讯模块式印刷电路板中的一个；
当所述印刷电路板为所述集成式印刷电路板时，所述印刷电路板将所述微处理器、所述存储模块组、所述内存模块、所述可信模块、所述深度学习模块、所述输入输出模块组、所述数据总线、所述工作指示灯和所述电源接口全部集成在一块主板上；
当所述印刷电路板为所述深度学习模块式印刷电路板时，所述印刷电路板为所述深度学习模块设置深度学习模块接口插座，所述深度学习模块通过所述深度学习模块接口插座与所述数据总线连接并进一步与所述微处理器连接；
当所述印刷电路板为所述通讯模块式印刷电路板时，所述印刷电路板为所述输入输出模块组设置多个输入输出模块接口插座，所述输入输出模块通过所述输入输出模块接口插座与所述数据总线连接并进一步与所述微处理器连接。
所述印刷电路板上，在所述微处理器上设置散热片，在所述深度学习模块上设置散热片。