小波变换在时域和频域均有良好的局部化特性,它克服了Fourier变换的时频联合检测的不足。20世纪80年代后期,小波变换作为一种新的数学分析工具在很多领域得到广泛应用。随着小波变换理论及应用实践上的不断发展创新,在1996年,Sweldens提出了小波提升方案即第二代小波变换。它在信号除噪,压缩等方面均优于传统小波。本文是基于第二代提升小波对心电信号处理的应用研究。本文的第三章也详细说明了第二代小波理论与应用,并与传统小波变换作了简单对比。心电信号是低频、低幅信号,容易受噪声干扰。因此在对心电信号分析之前必须有效除去心电信号中的噪声。本文选用了第二代小波对心电信号除噪,实验结果说明第二代小波对心电信号除噪效果较好,如除噪的信噪比高,实时性好,系统资源占用量少。由于心电信号的波形特点反映了人体心脏及其它生理特征,它的分析与处理的准确性对临床诊断被测对象身体状况有重要影响。人们利用诊断设备对心电波形自动检测与分析功能发明了医学自动诊断仪器,从而实现自动及远程诊断。但现有的心电信号自动分析方法并不完善,还存在检测可靠性不高,实时性较差等缺点,针对这种现状,本文主要围绕“心电波形检测与定位”进行分析和研究。心电信号的QRS波群和幅值可以反映人体的心脏功能及其它重要生理指标。而QRS波群主要是依据的确定R波的位置及幅值。因此心电信号的检测,主要是准确确定R波的位置及幅值。本文用国际公认的权威MIT/BIT标准心电数据来作实验,通过仿真数据发现每个人的心电信号R波绝大部分相似度较高,本文利用心电信号R波相似特点,提出图形匹配法来确定R波。实验仿真的结果发现,检测精确较高,计算速度快,实时性好,说明了该方法的可行性。用图形匹配法同小波变换模极大值法检测结果相比较得知,两种检测方法存在互补性。这样利用图形匹配法与小波变换模极大值法联合检测,有效克服了因P波和T波较大引起的误检及R波较小引起的漏检,联合检测可以提高检测精度。