本发明公开了一种心电信号自动分类方法，其是按如下的步骤实现的：a）获取人体的心电信号，并进行滤波处理，检测滤波后的心电信号的R波；b）检测到R波以后，构建数据集，所述数据集由若干组心拍数据构成，每组所述心拍数据均带有一种标签；c）构建稀疏自动编码深度学习网络；d）分步训练所述稀疏自动编码深度学习网络；e）根据步骤d）所得的第一隐含层的网络权值、第二隐含层的网络权值和softmax分类器的网络权值，将待测心拍数据输入所述稀疏自动编码深度学习网络，得到分类输出的心拍数据。本发明将稀疏自动编码深度学习网络应用于心拍数据的分类，利用其自主学习能力和深层特征挖掘的特性，提取信号更深层次的特征，而对心拍数据进行分类。