动态心电图是远程诊断心血管疾病的重要依据,对远程医疗监护和临床诊断都具有非常重要的意义。为了能够实现网络环境下的实时动态监护,必须首先进行实时动态心电图认知与自动诊断系统的研究。论文在研究动态心电信号处理技术的基础上,采用小波变换多尺度多分辨率的特性对心电信号的预处理和波形特征值测量方面进行了定量研究；利用BP神经网络对急性心肌缺血症状进行认知诊断研究；利用VC++6.0集成开发环境,基于MySQL数据库和MATLAB数据处理软件开发了动态心电图认知系统。论文采用小波变换阈值法、重构法以及阈值法重构法相结合的方法对动态心电信号进行了滤波去噪处理；采用小波变换检测信号突变点,对动态心电信号波形的识别测量进行了算法设计；采用BP神经网络对动态心电信号进行识别；实现了动态心电信号的预处理、波形识别、特征参数测量等功能,同时对读入的动态心电信号进行分析处理之后,就可以做出有关的病理诊断报告。本论文的成果为实现网络环境下的实时动态监护和自动诊断系统打下了一个良好基础。