心血管疾病是危害人类健康的主要杀手之一，利用传统中医电针刺激能起到镇痛、对机能进行双向调整、提高机体防御、免疫功能等作用。近年来，针对电针灸的研究多侧重于刺激前后的病症改善程度，少有关于电刺激信号强度的定量研究和人体心电信号与电刺激信号的参数变化关系的研究，但是电针刺激信号的幅值、频率却会直接影响治疗效果和心电特征的改变程度，在没有具体定量研究的基础下，一般实验采用逐步增大电压与频率直到达到受试者最大耐受度的方式，然而这样容易发生事故。为了给中医电针疗法提供更多有利的依据，本文冠心病心绞痛为例，选择穴位内关，利用不同频率、不同幅值的刺激信号进行穴位电刺激，通过对采集所得含有噪声的心电信号进行滤波，消除基线漂移、工频干扰、肌电干扰和脉冲干扰等噪声，再采用算法提取了心电信号在刺激前后的变化特征值，挖掘出了心电信号随着刺激信号幅值、频率改变的变化规律，最终采用小样本配对检验方法比对验证特征变化规律。本文主要围绕电刺激穴位心电信号的滤波、心电信号的特征提取以及假设检验心电变化特征规律等3方面展开研究，具体研究内容如下：
　　电刺激穴位心电信号的滤波研究:穴位心电信号比较微弱，不仅极易受环境的影响，还包含了刺激脉冲成分，要准确检测和分析，必须进行滤波处理，以消除心电信号中的基线漂移、肌电干扰、工频干扰和脉冲干扰。本文采用传统低通消除肌电干扰，高通滤波器消除基线漂移噪声，比较研究数字陷波器和自适应LMS陷波器消除50Hz工频干扰的效果,再分别用巴特沃斯倍频陷波、传统LMS、变步长LMS和NLMS等不同滤波方法比较脉冲干扰的滤波效果。通过滤波指标比较，最后选用高通、低通、数字陷波和巴特沃斯倍频陷波方法进行心电信号的滤波，并且效果良好。
　　心电信号的特征提取算法：为了更好的体现心电信号所包含的病理特征信息，需要全面的提取不同波段的特征值进行分析，因此本文选择R波峰值、RR间期、QRS间期、J点、QR上升斜率、RS下降斜率、T波峰值和P波峰值等8个主要心电特征值。由于大部分特征集中于QRS波群，首先对所有刺激前后的滤波心电信号进行时域峰值检测极大值从而定位R波峰值，然后再以此为基准通过各斜率信息确定其他7个特征值。对所有提取的不同刺激强度下的心电特征统计后发现R波峰值、P波峰值、T波峰值、QRS斜率、QR上升斜率和RS下降斜率都具有随着刺激频率增大、电压增大而变小的规律，说明刺激时的心电会发生显著改变；而RR间期与J点并无明显变化规律。
　　假设检验心电变化特征规律的研究:为了验证的上述6个心电特征值的变化规律的正确性，说明刺激前后的心电信号确实存在显著差异，本文采用了小样本配对比较t检验方法，将无刺激特征作为参考组，刺激特征作为处理组进行配对假设检验。验证结果发现，在显著水平α=0.05下，随着刺激频率从10Hz增大至100Hz，刺激电压从2V增大至10V时，R峰、T峰、P峰、QR斜率和RS斜率均越来越小，且当频率为100Hz、电压为10V时，这5个心电特征的变化最为显著。而QRS间期的变化规律检验结果显示是由于小样本的随机性所导致，刺激前后并无明显区别。
　　本研究的算法较为充分的说明电针治疗的有效性与规律性。实验表明，电针刺激穴位心电信号特征值会随着刺激频率、幅值的增大而发生改变，从而改善冠心病人的心电病理特征，为电针的定量分析提供了良好的基础和依据。