随着人口老龄化的加剧和城镇化进程的推进,影响心血管疾病的危险因素如高血压、吸烟、血脂异常等日益流行,因心血管疾病死亡的人数日益增多。目前,测量并观察心电图是诊断心血管类疾病最有效和最直观的方法。传统的多导联心电图机、医疗机构的心电监测设备体积较大不方便携带,需要较高的监护费用;而市场上现有的便携式心电检测仪存在心电信号来源单一,分析处理能力不强,无法做出正确判断等缺点。本文针对便携式心电检测设备需求分析,研究了心电信号预处理,波形定位和特征值提取,波形分类及病理诊断等算法,设计出一套完整的基于Android手机操作系统平台的心电智能监测系统。具体工作内容包括:1)设计便携式心电信号采集仪器。研究心电信号采集原理,设计准确便携的心电采集仪器,完成心电信号的采集,传输功能。2)开发心电智能分析算法。对基于小波和支持向量机的算法进行深入研究,设计心电信号预处理,波形定位和特征提取,智能分类算法,对算法进行优化,并通过国际公认的心电数据库和医院临床数据进行验证。3)编写基于Android的智能心电监护软件。该部分基于Eclipse环境使用Java编程语言,完成心电信号的接收,数据处理,实时显示,智能分类,历史数据管理和医疗知识库分类等功能。编写适合移动智能终端的心电监护软件。本文详细阐述了该心电监护系统的框架设计、算法开发、系统功能设计与实现。该系统具有准确性高、操作简单、便于携带等特点,可以达到提高心脏疾病的早期发现的几率,及时提醒患者预防和进行相应的治疗,有效降低心脏疾病带来的危害等目的,具有广阔的应用前景。