随着社会经济生活水平的不断发展,心血管疾病已经成为威胁人类健康的主要疾病之一,作为能反应心血管系统状态的心电信号,对其的研究分析具有重要的意义。心电信号的预处理和波形检测是心电自动分析和诊断的关键问题,直接决定着诊断与治疗心脏病的效果。小波变换是一种信号的时间一尺度分析方法,它具有多分辨率分析的特点,而且在时一频域都具有表征信号局部特征的能力。由于其在信号处理领域表现出的优异性能。目前在生物医学领域,广泛应用于信号检测、特征提取、图像处理、信号压缩等方面。论文首先介绍了ECG信号的产生原理及其波形特性。基于小波分析理论,对心电信号的噪声抑制、特征波形检测及心律失常自动识别等方面进行了深入研究。在噪声抑制方面,讨论了小波阈值去噪原理以及小波阈值法在心电信号中存在的缺点,提出了平移不变小波去噪方法,仿真结果显示该去噪算法既有效地滤除了噪声,消除了Pseudo-Gibbs现象,又很好地保留了心电波形的奇异点,对于后面心电信号特征波形的检测有着重要的意义;特征波形检测方面,首先从信号处理的角度阐述了小波变换检测信号突变点的原理,同时根据ECG信号特征点与其小波变换模极大值之间的关系,提出了对心电信号QRS波、P波和T波的起点和终点检测的算法。最后采用MIT-BIH标准心电数据库对上述方法产生的结果进行评估,验证了算法的有效性;心律失常自动识别方面阐述了心律失常的产生原因,并介绍了主要的心律失常类别,并根据特征波形的检测结果对心律失常进行了简单的识别和诊断。