心音信号是心脏及心血管系统机械运动状况的反应，包含着心脏以及心血管系统的生理和病理信息，被医学界广泛用于评估病人的心脏及心血管功能。由于心音的频率较低而且非常微弱，同时在人耳的听力范围之外心音还含有大量信息，而传统的心音听诊的方法受医生主观因素的影响比较大，所以传统的心音听诊并不可靠，也无法进行准确的定量分析。结合现代数字信号处理技术，通过对心音信号进行处理和分析，进而识别和提取心音特征的方法，对心血管疾病的诊断起到重要作用。本论文实现了对心音信号进行基于小波变换的去噪处理，然后通过香农能量提取心音包络并识别第一心音和第二心音的心音识别算法。　　 心电信号(electrocardiogram，简称ECG)是最重要的生物电信号之一，能够反映人体的心脏电活动信息。T波电交替(T-wave alternans，TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象，是表征室性心律失常，特别是恶性心律失常和心源性猝死现象的具有统计学意义的指标，目前已经引起医学界的广泛注意，成为了研究的热点。随着技术的发展，T波电交替的检测已发展到微伏量级，肉眼根本无法进行识别，所以必须借助信号处理技术进行检测。本论文经过分析和研究并在DSP上实现了T波电交替的谱分析(SM)检测算法，整个过程采用physionet上的Challenge数据库进行验证。　　 本论文不但对心音识别算法和T波电交替的SM检测算法进行实现，而且使用C语言和汇编语言将算法成功地移植到DSP上并进行了程序的优化。采用的平台为TI公司的TMS320C6713EVM板，开发环境为CCS，在其上对算法进行了评估，达到了预期的效果，为此方案应用到实际产品中奠定了坚实的基础。