1.一种心电图分类方法，其特征在于，心电图分类方法包括：对原始ecg数据进行预处理；使用卷积神经网络模型分析心电信号的形态特征，通过短时傅里叶变换提取心电信号的时频特征，使用transformer模型分析心电信号的时间序列特征；使用融合器融合分类结果，得到最终的心电图分类结果。
2.如权利要求1所述的心电图分类方法，其特征在于，心电图分类方法包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的心电图分类方法，其特征在于，步骤一中的原始心电图数据集使用mit-bih心率失常数据集；
4.如权利要求2所述的心电图分类方法，其特征在于，步骤二中，心电图分类模型包括6条通道，前5条通道为使用不同卷积核大小的深度神经网络通道；其中，通道3和通道5使用两层卷积，通道1、2和4使用单层卷积；在每个卷积层后使用修正线性单元方法和最大池化层，并使用矩阵拼接方法拼接结果；
5.如权利要求4所述的心电图分类方法，其特征在于，融合器由通道注意力机制和空间注意力机制构成，通道注意力机制的作用是融合来自transformer分支的全局信息；空间注意力机制的作用是增强卷积神经网络分支信息的局部细节并抑制不相关的区域。
6.如权利要求4所述的心电图分类方法，其特征在于，对于transformer模型，inputembedding的嵌入输出大小为64，位置编码使用正弦函数表示；多头注意力机制的头数为8，注意力模块层数为6。
7.一种应用如权利要求1～6任意一项所述的心电图分类方法的心电图分类系统，其特征在于，心电图分类系统包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～6任意一项所述的心电图分类方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～6任意一项所述的心电图分类方法的步骤。
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，信息数据处理终端用于实现如权利要求7所述的心电图分类系统。