1.一种单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，包括以下步骤：建立双通道时序卷积神经网络模型，所述模型包括两个编码子模块、两个掩码估计子模块、信息融合模块和两个编码子模块，其中：所述两个编码子模块分别用于提取心室QRST波群的特征和f波的特征；所述两个掩码估计子模块分别用于根据心室QRST波群的特征和f波的特征，提取f波的潜在特征和心室QRST波群的潜在特征；所述信息融合模块用于在编码空间中对所述f波的潜在特征和心室QRST波群的潜在特征进行特征融合，从而估计出心室QRST波群的掩码和f波的掩码；所述两个解码子模块分别用于根据心室QRST波群的掩码与特征的加权结果，和f波的掩码与特征的加权结果，重构心室QRST波群的时域信号和f波的时域信号；

构建ECG信号的训练数据集并对所述双通道时序卷积神经网络模型进行训练，保存训练好的模型；

对于未知的混合心电信号，将其输入到训练好的模型中，从而提取出f波时域信号。

2.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述双通道时序卷积神经网络模型基于概率图模型建立，该概率图模型的概率因子分解公式表示为：其中，P(xVA,xAA|x)表示条件分布概率，x表示未知的ECG信号，xVA表示心室QRST波群的时域信号，xAA表示f波的时域信号，ZVA,ZAA表示QRST波群和f波的编码特征变量，FAA,FVA表示QRST波群和f波的潜在特征变量，MVA,MAA表示QRST波群和f波的掩码特征变量， 表示为加权后的特征变量，P()表示概率。

3.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述构建ECG信号的训练数据集，包括：

采用已标注QRST波群位置和f波位置的ECG信号数据集，构建训练数据集i 1×T

其中，ntr为训练数据集中ECG记录总数，x ∈R 表示为第i条ECG记录，T为时间采样点个数， 表示为第i条ECG记录中干净的QRST波群位置标签，表示为第i条ECG记录中干净的f波位置标签。

4.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述两个编码子模块分别提取心室QRST波群的特征和f波的特征的过程包括：编码子模块中，编码使用一维卷积神经网络，每条ECG记录划分为K个固定长L的心电片K×L

段，记作：X∈R ，将X分别作为两个编码子模块中一维卷积网络的输入，分别提取心室QRSTK×N

波群和f波的特征向量记作ZVA,ZAA∈R 其中N为编码基的个数，具体计算方式如下：L×N

其中，BVA,BAA∈R 是编码基向量。

5.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述两个掩码估计子模块根据心室QRST波群的特征和f波的特征，提取f波的潜在特征和心室QRST波群的潜在特征的过程为：

将编码特征向量ZVA,ZAA分别输入到一个均含有TCN的掩码估计子模块中，得到f波和心K×N

室QRST波群的潜在特征向量记作FAA,FVA∈R 。

6.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述信息融合模块在编码空间中对所述f波的潜在特征和心室QRST波群的潜在特征进行特征融合，从而估计出心室QRST波群的掩码和f波的掩码的过程为：信息融合模块中的信息融合使用拼接操作和一维卷积神经网络；

在编码空间中，将潜在特征向量FAA,FVA进行拼接操作，获得拼接特征向量Fconcat＝[FVA,K×2N

FAA]∈＝R 并输入到一维卷积网络，从而估计出心室QRST波群和f波的掩码向量记作MVA,K×N

MAA∈R 。

7.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述心室QRST波群的掩码与特征的加权结果，和f波的掩码与特征的加权结果表示为：将两个掩码估计子模块所输出的掩码向量MVA,MAA，用于对编码特征向量ZVA,ZAA加权，得到QRST波群和f波的特征向量分别记作 具体计算方式如下：其中，⊙表示为元素点积。

8.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述两个解码子模块重构心室QRST波群的时域信号和f波的时域信号的过程为：解码使用一维反卷积神经网络；对加权后的特征向量 分别输入到一维反卷积网络中，重构出心室QRST波群的时域信号为 和f波时域信号 具体计算公式如下：

N×L

其中，DVA,DAA∈R 是解码基向量；

最后，将 中的K个长度L的重构片段依次串接，最终估计出两条完整的QRST波群和f波的时域信号，记作

9.根据权利要求1所述的单导联心电信号f波提取方法，其特征在于，所述双通道时序卷积神经网络模型进行训练时，目标函数为：其中，ω为模型所有可训练的参数，α，β是折中系数，SNRVA,SNRAA分别表示模型估计的心室QRST波群和f波的信噪比，SVA表示为所有ECG样本两两之间心室QRST的编码特征距离之和，i表示第i个样本编号，ntr为训练数据集中ECG记录总数。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时，实现根据权利要求1至9中任一权利要求所述单导联心电信号f波提取方法的步骤。