本发明公开了一种面向可穿戴设备的心电信号异常检测方法，包括采集原始心电信号构成对比关系作为网络的训练数据并进行预处理；使用批数据进行模型预训练，获取特征学习模型和监督对比损失函数；去掉非线性投影部分后冻结编码器的参数，添加线性分类层，使用交叉熵损失函数训练线性层参数，获取已训练好的异常检测模型；采用已训练好的异常检测模型，通过可穿戴设备对心电信号进行实时监测，并判断是否出现异常。本发明通过设置正常和异常数据特征的对比，使得正常数据样本在特征空间内距离更近，异常样本距离更远，极大增强了模型的泛化能力，具有更强的特征表达能力，本发明在提高异常检测能力的同时更适配于个体用户，提高了可穿戴设备健康监测系统的效率。