В данной магистерской работе мы исследуем возможности построения словаря волн биомедицинских сигналов электрокардиограммы, который в дальнейшем позволит применять методы NLP для обработки временных рядов биомедицинских сигналов. В частности, мы сосредоточимся на анализе структуры пиков и интервалов электрокардиограммы здоровых и больных аритмией и другими заболеваниями людей, средствами языка python и автоматизации этого процесса для извлечения значимой информации из биомедицинских временных рядов ЭКГ. Наша конечная цель – улучшение точности и эффективности обработки и анализа биомедицинских сигналов, что имеет важное значение как для клинической диагностики, так и для научных исследований. Решение этой задачи имеет большое практическое значение для различных областей, таких как медицина, биология и фармакология, где обработка и анализ временных рядов играют важную роль. / In this master's thesis, we are exploring the possibility of constructing a dictionary of waves of biomedical electrocardiogram signals, which in the future will allow the use of NLP methods for processing time series of biomedical signals. In particular, we will focus on analyzing the structure of peaks and intervals of the electrocardiogram of healthy people and patients with arrhythmia and other diseases, using the Python language and automating this process to extract meaningful information from biomedical ECG time series. Our ultimate goal is to improve the accuracy and efficiency of biomedical signal processing and analysis, which is important for both clinical diagnostics and scientific research. The solution to this problem is of great practical importance for various fields, such as medicine, biology and pharmacology, where processing and analysis of time series play an important role.