本发明涉及一种基于持续同调和傅里叶变换的心脏病计算机辅助分类方法，属于计算机辅助诊断及信号处理技术领域。本发明将心电图看成一维时间序列信号，提出利用傅里叶变换将信号转化为点云，并通过持续同调提取拓扑特征研究点云整体的结构性差异，从而对原始信号进行分类，保证了应用效果，杜绝了损失信息并且容易被细微因素干扰等缺点。傅里叶变换是分析周期性信号的有力工具，由于标准正交基的完备性，可将信号的信息完全转化为点云的信息。本方法能够保持准确性，同时能够大量降低计算量，并且基于信号的本身的拓扑特征，不依赖调整参数，具备显著优势。本方法除了在心电信号分类领域外，在生物医学和信号处理等领域，也具有广泛的应用前景。