心率变异性(Heart Rate Variability，HRV)是指连续窦性心跳间瞬时心率的微小涨落，或逐拍RR间期的微小涨落。HRV信号蕴含了有关心血管系统神经及体液调节的大量信息，对这些信息的提取和分析可以定量评估心脏交感神经和副交感神经的紧张性、均衡性及对心血管活动的影响，具有重要的生理学研究及临床应用意义。 本文首先进行心电信号滤波方法的研究。分别对三种滤波方法，即传统的数字滤波器滤波、小波阈值滤波以及基于小波变换的自适应滤波进行了研究。从理论分析入手，以MIT-BIH数据库的心律失常数据作为仿真对象，对三种方法进行了滤波仿真对比。 其次，根据小波变换检测信号奇异点的原理，采用双正交样条小波变换，结合分段阈值和不应期等多种补偿策略，提出了一种精确提取R波的算法，经过MIT-BIH心律失常数据库的验证，表明该算法能有效实现R波的提取，且具有很高的定位精度。 最后，对经过预处理的心率变异性(HRV)信号进行分析。本文介绍了一种适合分析非线性、非平稳信号的方法——经验模式分解(EMD)方法。EMD方法在地震和故障检测等领域得到了良好的应用，但在HRV信号分析中的研究甚少。该方法在具有小波变换多尺度分析优势的同时，更具有自适应性。本文提出了基于经验模式分解(EMD)的HRV信号分析原理，对HRV信号的分形成分提取、动态分析进行深入探讨，为HRV分析提供了一种有效可行的思路。