Аннотация. ЭКГ (электрокардиограмма) представляет собой сигнал в виде комбинации потенциалов, отражающих работу сердца. Эти сигналы часто искажаются мешающими факторами с высокой амплитудой и частотой при сборе, хранении и передаче. Кроме того, эти мешающие факторы могут изменить форму ЭКГ-сигналов и препятствовать получению точных интерпретаций, следовательно, для клинической оценки требуется их соответствующее описание. В данной работе ЭКГ-сигналы из базы данных MIT-BIH характеризируются с помощью метода интерполяционных полиномов. В данном методе сначала выбираются подходящие чебышевские узлы интерполяции в требуемом интервале ЭКГ и эти узлы используются для интерполяции Лагранжа для восстановления ЭКГ-сигнала. В дальнейшем результаты интерполяции улучшаются с помощью сегментирования ЭКГ-сигналов на соответствующее количество сегментов с использованием метода восходящих временных рядов. Эффективность предложенного метода проанализирована с точки зрения стандартных параметров ЭКГ: среднее абсолютное отклонение, корень из среднеквадратичного отклонения, процентная ошибка среднеквадратичной разницы, отношение сигнал-шум и коэффициент корреляции. Полученные результаты сравниваются с результатами существующих методов и показаны преимущества и диагностическая применимость предложенного метода. Также исследованы области применения данного метода.