心脏，人类生命活动至关重要的器官之一，是人体循环系统的动力来源。心脏的自律行为会产生有一定节律的动作电位。自2008年以来，心血管疾病已经成为全世界死亡患者中占比最高的致死原因，而且在我国因该疾病死亡的比例更是高出全球比例的10％。因此对心血管疾病的预防和监测是刻不容缓，同时随着公众健康意识普及，人们对日常身体生理特征的关注也慢慢提升。无论是科学理论还是市场应用都对心电信号的检测研究项目提出迫切的需求。经过多年来科学技术的发展和医学研究的积累，人们对心电信号的特征都有了深入的了解与分析。研究表明心电信号是一个复杂多变的非线性信号，心电信号的波形变化能提供十分有用的医学诊断信息。心电信号强度较弱且容易受噪声信号的干扰。为此需要心电信号的检测处理算法具有较强的鲁棒性。过去心电信号的检测方法都是以离线记录的方式为主，将采集到的心电信号记录下来后通过人工分析诊断，既增加了医生的工作强度也可能耽搁了患者的病情。故实时快速稳定的心电信号检测方法一直历来都是研究和发展的重点领域。本文主要以检测软件算法为主，展开论述以下几个方面：　　首先，探讨本课题研究的背景与意义，了解国内外与本课题相关的研究进展和技术特点，分析本课题的研究重点与方向。　　第二，结合研究课题的需求，研究医学上心电信号的波形特征，了解不同波形特征的医学意义与对应的疾病，探讨已有的心电信号检测算法并逐一分析它们的不同特性，指出心电信号检测技术的重点与难点。　　第三，分析差分阈值法在心电信号检测方面的优势和劣势，并以此算法为基础提出基于香农信息熵的动态阈值法。通过理论分析与对比，详细说明该设计思路的合理性与必要性。以R波信号检测结果为基础，实现心电信号的完整波形信息的定位。　　最后，本文对课题算法进行实验验证，使用在研究领域最具权威性的MIT-BIH心律失常数据库作为测试数据。我们还将课题算法的测试结果与其他算法做横向对比以评价课题算法的优劣。