心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一。随着心电生理学研究的开展和深入，心电图检查已经是目前临床上诊断心血管疾病的重要手段，而其中心电图的QRS波群包含了许多病理信息，它的分析与检测，对于提高心率失常监护和动态心电图分析等系统的性能能起到很大的作用。因此，对QRS波群的检测一直是心电(ECG)分析中的研究热点，其中关键的问题是如何准确的检测出R波，并进行特征提取以及如何对数据进行压缩存储，以便于进行数据传输。本课题就是针对这一问题，利用小波变换的相关理论，对心电信号特征点检测和特征提取算法以及心电数据压缩的相关算法展开的研究。本文在总结前人工作以及对小波变换理论深入了解的基础上，首先对心电信号的相关知识、小波变换理论的基本概念、应用和现状进行了研究和讨论，通过分析和比较信号处理当中经常使用的几种小波，结合心电信号的特点选定合适的小波函数。然后利用小波变换理论对现有的ECG信号进行分析研究，主要针对噪声的滤除、R波的检验及特征提取等方面进行了一系列的数据分析研究，总结得出有效分析算法，并利用该算法对MIT／BIH心电数据库的数据进行了处理分析。分析结果表明，本文采用的算法可以取得较好的实验效果，在实时性、抗干扰性和检测准确性上都有了明显的提高。点，选定采用差分压缩和DCT压缩两种算法相结合的帧间插值的DCT算法对心电信号进行压缩重构。结果分析表明，重构波形具有良好的保真度，波形平缓，去噪性能好，具有较高的压缩比，且算法简单规范，实现成本低，具有较大的使用价值。