1.一种识别心电图数据异常的方法，包括：
1)将采集到的心电图数据标注为正常或异常状态；
2)对标注后的心电图数据进行训练，并将训练结果作为识别条件下发给心电图仪；
3)心电图仪利用接收到的识别条件对使用者的心电图数据进行实时判断，识别心电图数据中的异常。
2.如权利要求1所述的一种识别心电图异常情况的方法，其特征在于，步骤1)中，所述心电图数据包括来自公开心电数据库的数据以及心电图仪实时采集的使用者的所有心电图数据。
3.如权利要求1所述的一种识别心电图异常情况的方法，其特征在于，步骤1)中利用现有识别方法及人工方法对心电图数据进行标注；步骤2)中，通过人工神经网络对标注后的心电图数据进行训练；步骤1)和2)是迭代进行的，步骤2)得到的识别条件用于对步骤1)中的现有识别方法进行优化。
4.如权利要求1所述的一种识别心电图异常情况的方法，其特征在于，步骤3)还包括，在识别出异常情况的同时进行报警。
5.一种识别心电图数据异常的系统，包括：
动态心电图仪，用于获取心电图数据并发送到服务器；接收服务器下发的识别条件，并根据接收的识别条件对即时获取的心电图数据进行实时判断以识别出异常；
服务器接收心电图数据样本，所述心电图数据样本包括动态心电图仪发送的心电图数据，采用现有识别方法及人工方法为心电图数据样本添加标注后进行训练，将训练结果作为最新的识别条件下发到动态心电图仪。
6.如权利要求5所述的一种识别心电图异常情况的系统，其特征在于，所述动态心电图仪包括：
心电图获取模块，用于获取心电图数据；
联网模块，用于将获取的心电图数据发送到服务器，并从服务器接收识别条件；
识别模块，内含一个人工神经网络，用服务器下发的识别条件实时判断心电图数据以识别异常。
7.如权利要求6所述的一种识别心电图异常情况的系统，其特征在于，所述动态心电图仪还包括报警模块，用于在识别模块识别出异常时进行声光报警。
8.如权利要求5所述的一种识别心电图异常情况的系统，其特征在于，所述服务器包括：
联网模块，用于接收心电图数据样本，以及向动态心电图仪下发识别条件；
数据标注模块，用现有识别方法及人工方法将心电图数据样本标注为正常或异常状态；
机器学习模块，基于数据标注模块标注的心电图数据，对内嵌的人工神经网络进行训练，得到的训练结果将被作为识别条件通过联网模块下发。
9.如权利要求8所述的一种识别心电图异常情况的系统，其特征在于，所述心电图数据样本还包括来自公开心电数据库的数据发送的心电图数据；在对内嵌的人工神经网络进行训练时，输入数据包括：数据标注模块标注的心电图数据和使用者的个性化信息，所述个性化信息包括年龄、性别、身体健康程度。
10.如权利要求9所述的一种识别心电图异常情况的系统，其特征在于，所述内嵌的人工神经网络在训练的初始化阶段，使用来自公开心电数据库的心电图数据作为样本进行训练，随着使用者增多，使用动态心电图仪上传的使用者的心电图数据进行训练。