房颤是临床最常见的心律失常病症之一，仅次于早搏而居第二位。并且随着人群年龄的增加，其发病率逐渐提高。房颤的诊断和治疗成为当今国际心电生理研究的热点。虽然使用有损记录技术，如心内膜标测等，能获取更细致的心房活动特征，但从临床应用的角度出发，技术比较复杂，对设备要求较高，而且检查前等待时间较长，因而，医生更期望能自动从患者心电数据中快速有效的检出房颤。　　本论文研究基于MATLAB软件进行房颤识别的方法。重点研究了以下两方面内容：　　1、从心电信号中有效的确定R波的位置，这对准确计算RR间期非常重要。在总结了近年来R波检测算法的研究成果的基础上，本文对二阶差分阈值法进行了改进，首先对差分阈值法初检出的R波，使用指数移动平均法计算相应的RR间期阈值，将漏检和多检的R波找出；再根据心肌细胞具有不应期的特点，在第一个R波位置，跳过280ms再检测下一个R波，减少了计算量，提高了R波的检出速度。　　2、近年来房颤识别算法的研究成果，主要采用心率变异性分析方法之一--RR间期比值法进行房颤的筛选。此法筛选出的疑似片段较多。本论文采用临床经验法，将连续发生的疑似房颤按持续时间分组，只将那些持续时间大于10s的疑似片段，确定为最终提交给医生阅读的房颤片段。　　经过MIT-BIH心律失常数据库数据对程序的测试，该方法可以大大减少医生阅读疑似房颤片段数量，在不降低原算法灵敏度和预测阳性率的基础上，帮助临床医生提高诊断的速度和正确性。