近年来，身患心血管疾病的人数逐年增加，已对人们的生命安全构成很大威胁。其中心脏猝死是心律失常最严重的症状，如果不能及时的除颤，病人存活的概率会随着时间的延长而降低。心室纤颤或持续心动过速是引起心脏猝死的罪魁祸首，其中心室纤颤是最致命的，而室性心动过速有可能迅速转化成室颤，从而导致猝死。因此，既快又准的检测出心室纤颤变的非常重要。本文先后从时域和频域的角度分析了室颤检测算法。我们发现TCSC算法，不能考虑心电信号的形状，也不能将室性心动过速从心室纤颤中区分出来。同时，指数算法是时域上比较简单的算法，它是通过寻找信号的绝对最大值点，从这点出发往两边做一条逐渐递减的指数曲线，然后计算这条曲线与ECG信号相交点的个数来检测室颤信号的，但是它的结果很不令人满意。接下来，我们分析了Lempel-Ziv复杂度算法，他们将ECG信号转换为二进制序列并寻找它们的重复型式，以复杂动力学系统为特征来区分室性心动过速和心室纤颤的。我们发现当心脏的跳动过快，心律不齐时，室性心动过速和心室纤颤信号所对应的复杂度比较高，这时候比较难区分它们；最后研究了频域上提出了经验模态分解算法，结果发现该方法将室颤信号从正常窦性心律识别出的准确率几乎为100%，但对于其它类型的心律，比如左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室上性早搏和室性早搏等心律的正确判断性还是很差的。以上算法都是单独在时域或者频域上分析的，结果不是令人满意。为了提高算法的准确率，本文将结合时域和频域上的优点，对离散小波变换算法进行了改进。通过利用三个参数D4、D6和D7就能对室性心动过速、室上性心动过速、心室纤颤和心室扑动信号进行检测和分类，与传统小波变化算法相比，运算量有了较大的降低。从算法检测性能可以看出，离散小波变换可以有效的检测室颤。为了验证这些除颤仪算法的可靠性，本文的最后我们对医疗器械临床试验进行统计分析，医学统计是医疗器械临床试验中最为重要的环节。本文中我们将数理统计中的配对设计应用到医疗器械临床试验中，将邦健电子有限公司生产的ECG-1260心电图机与通用生产的MAC5500心电分析仪进行对照，计量资料采用同源配对t检验，计数资料采用配对四格表资料的χ2检验。结果表明ECG-1260与MAC5500的检测结果一致，我们可以将配对设计平行地应用到除颤仪的临床试验中，有较强的工程推广价值。