心血管疾病是危害人类健康的主要杀手之一,而心电信号是诊断心血管疾病的重要手段,心电信号的准确分析和诊断对于心血管疾病的治疗起着关键作用。对心电信号进行准确快速的分析和诊断成为目前信号处理领域的热点研究课题,此领域的研究成果将有力地促进医疗事业的发展和人类健康水平的提高。心电信号分析和诊断的研究内容广泛,本文主要围绕心电信号的预处理和波形检测两个方面的关键技术展开算法研究。预处理算法的研究:心电信号比较微弱,极易受环境的影响,要准确检测和分析,必须进行滤波预处理,以消除心电信号中普遍存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰。本文采用数字滤波技术消除这三种干扰,其中着重研究了消除50Hz工频干扰的滤波器设计。首先设计了基于IIR和基于FIR的陷波器设计,可以有效地消除心电信号中的工频干扰。为克服工频干扰的频率漂移,本文设计了基于自适应和基于小波变换阈值的工频滤波器,取得了比较好的滤波效果。另外,本文还从运算速度和处理精度两方面,对四种算法的滤波效果进行了比较和分析。波形检测算法的研究:波形检测是分析和诊断心电信号的关键,直接影响到诊断的准确性和可靠性。QRS波群是心电信号的主要特征,是检测心电信号的首要问题,P波和T波在心电信号分析和诊断中也有着重要的意义。本文研究了两种QRS波群、P波和T波的波形检测算法。第一种是时域峰值定位算法,通过检测ECG极大极小值定位QRS波形参数,然后以已检测的QRS特征点为基准,结合P、T波的幅值斜率特征,实现对P、T波的检测;第二种是基于小波变换模极大值对的算法,采用双正交的二次样条小波基,根据小波分解所对应模极大值对的特征关系,检测心电信号QRS波群、P和T波。此外,本文还利用多组标准数据库心电数据和实际心电数据,对两种算法进行检波仿真和效果比较,实验表明,对正常心电数据,时域峰值定位算法的检测正确率很高;而对于异常心电信号,基于小波的频域检测算法更有优势。本论文中的所有算法都在Matlab平台下进行了仿真,文中共有图34幅,表8个,参考文献41篇。