本课题主要研究了小波变换在心电图数据处理中的应用。小波分析是一种优于传统信号分析方法的时频分析方法，由于同时具有时域和频域的良好局部特性及自动调节时频窗的特点，可以聚焦于被分析信号的任意局部细节，使其在信号处理领域获得广泛应用。将小波变换应用于医学信号处理领域，是近年来在工具及方法上的重大突破。 本文的特点是首先从信号处理观点，采用其中的概念和术语阐明小波变换的基本原理和性质，介绍了连续小波变换和离散小波变换，以及多分辨率分析的概念。并在心电图数据处理中的下述几个方面利用小波变换进行了研究和实验。 (1)心电信号中的噪声抑制 通常情况下采集的心电图信号带有各种噪声，主要是工频干扰、肌电干扰和基线漂移。利用小波变换可以很好的去除这三种干扰。但是用普通的小波变换在进行滤波处理时，QRS波会受到影响，本文提出了QRS波无损下的心电信号滤波算法，经实验证明，收到了良好的效果。 (2)心电图数据压缩 心电图的数据压缩在计算计化的心电图应用方面很重要，本文提出了两种压缩方案，一种是与心电图信号范围有关的无损压缩，一种是基于小波变换的心电图信号准无损压缩算法，并对这两种算法进行了定量分析。后一种算法的优点是重建后的心电图质量几乎不受影响。 (3)母婴信号分离 对母婴叠加的心电信号进行了分析和研究，所提取的胎儿心电信号经过QRS波无损的滤波算法去除干扰后，在很大程度上了抑制了母亲心电信号的干扰，得到了QRS波无损的清晰的胎儿心电信号。 (4)QRS复合波内高频分量的检测 北方工业大学学位论文 利用小波变换的方法来提取心电信号中异常QRS复合波内的高频分量，然后对含有QRS波高频分量的残差进行分析，为心肌缺血的诊断提供一个定量指标。 最后完成了“心电图数据处理系统”的设计和开发，该系统可作为心电图信号处理应用和算法研究的平台，可实现本文提出的所有算法。