据世界卫生组织统计,心血管病是全球范围使人类死亡的最大病因,其发病率和致死率位居所有病因第一。当前,我国心血管病的发病率在逐年增加,发病年龄也有所提前,心血管病的预防和治疗负担越来越重,已经成为我国老百姓面临的巨大健康威胁,我们必须立即加强心血管病的防治工作。为了预防心血管疾病对病人进行心电信号分析是相对准确且容易的方法,但是专业的心电信号采集设备价格昂贵且不易携带不能对病人进行实时的心电信号采集,随着手机(尤其是智能手机)、智能手表的普及,可以使用移动设备随时采集病人的心电信号。但移动设备采集到的信号不一定适合于临床诊断,这就需要在临床诊断前对移动设备采集的心电信号进行分析评估,以确定该信号是否可用于临床。作者采用了熵分析的方法对心电信号进行评估,主要研究工作如下：(1)样本熵评估心电信号。作者首先从理论和实验两个方面确定心电信号样本熵的最佳阈值参数r为0.1。其次采用样本熵对心电信号进行分析评估,作出了样本熵值分布图、样本熵值分布在对应区间的概率表、样本熵分布在对应区间的直方图,发现不可用信号的样本熵值分布在两端,尤其是0-0.15的区间内。可用信号的样本熵值分布在中间,尤其是中间偏小的区间上。对于可用和不可用信号来说,不同的导联熵值分布也不同,使用样本熵评估心电信号可以取得较好的效果。(2)多尺度熵评估心电信号。首先从理论和实验两个方面确定了尺度因子T为1-10,并证明多尺度熵可以对信号进行分析评估。之后作者进行了多尺度熵对心电信号的评估,作出了12个导联的尺度因子-熵值平均值图像,发现多个尺度上可用信号的熵值平均值大、不可用信号的熵值标准差大,可以比较明显看出可用和不可用信号熵值分布的区别。这说明可用信号的平均复杂度大,而不可用信号的复杂度有大有小。根据该图我们可以得出利用多尺度熵对心电信号分析评估不仅能够反映心电信号的特征,而且能够取得较好的评估结果。(3)多变量多尺度熵评估心电信号。作者进行了多变量多尺度熵对心电信号的分析评估,做出尺度因子-熵值平均值图像,发现在多个尺度上可用信号的熵值平均值小、不可用信号的熵值标准差大,根据图像可以比较明显看出可用和不可用信号熵值在平均值和标准差两方面分布的较大区别,采用多变量多尺度熵评估心电信号相对其他的熵评估法效果更好。