Technologies are provided herein for real-time detection of motion and noise (MN) artifacts in electrocardiogram signals recorded by electrocardiography devices. Specifically, the present disclosure provides techniques for increasing the accuracy of identifying paroxysmal atrial fibrillation (AF) rhythms, which are often measured via such devices. According to aspects of the present disclosure, a method for detecting MN artifacts in an electrocardiogram (ECG) recording includes receiving an ECG segment and decomposing the received ECG segment into a sum of intrinsic mode functions. The intrinsic mode functions associated with MN artifacts present within the ECG segment are then isolated. The method further includes determining randomness and variability characteristic values associated with the isolated intrinsic mode functions and comparing the randomness and variability characteristic values to threshold randomness and variability characteristic values. If the randomness and variability characteristic values exceed the threshold characteristic values, the ECG signal is determined to include MN artifacts.Linvention concerne des techniques permettant de détecter en temps réel des artéfacts de mouvement et de bruit (MN) dans des signaux délectrocardiogramme enregistrés par des dispositifs délectrocardiographie. Linvention concerne plus précisément des techniques permettant daugmenter la précision didentification de rythmes de fibrillation atriale paroxysmale (AF), qui sont souvent mesurés à laide de tels dispositifs. Selon des aspects de linvention, le procédé de détection dartéfacts MN dans un enregistrement délectrocardiogramme (ECG) consiste à recevoir un segment dECG et à décomposer le segment dECG reçu en une somme de fonctions de mode intrinsèque. Les fonctions de mode intrinsèque associées à des artéfacts MN présentes dans le segment dECG sont ensuite isolées. Le procédé consiste ensuite à déterminer des valeurs caractéristiques de caractère aléatoire et de va
