本论文的研究工作是结合横向科研课题“移动医疗支持系统用户端设备的研制”展开的，该用户端设备可检测人体的心电、脉象、体温等体表信息，并进行实时特征提取、特征融合、严重病情的识别与报警等工作。它使得医疗救护更快捷，机动性更强，范围更广，应用前景非常广阔。 为使患者携带方便，将用户端设备分成生理参数采集单元和数据处理单元两个部分。生理参数采集单元只负责采集人体的心电、脉象、体温等体表信息，数据处理单元则负责数据的后续处理，二者通过蓝牙模块进行数据的无线收发。蓝牙模块的通信距离可达10米，因此用户在家时可只携带生理参数采集单元，极大地方便了患者的活动。且当检测到危险信号时，可通过蓝牙模块来控制具有蓝牙功能的手机拨打监控中心的电话号码，为患者争取宝贵的抢救时间。 生理参数采集单元选用体积小、功能强大的C8051F300作为CPU，负责协调心电、脉象、体温数据的采集。我们使用医用导电膏式电极来拾取人体心电信号，利用压电陶瓷作为敏感器件，用结型场效应管作为前置放大器来提取人体脉象信号；心电脉象信号的检测都属于在强噪声背景下超低频微弱信号的检测，为此我们选用美国Analog Device公司生产的仪表放大器AD623来实现心电脉象信号的滤波放大电路，并用右腿驱动电路来去除人体携带的交流共模干扰；利用热敏电阻来采集人体的体温信息，并设计了体温采集的非线性补偿电路。所有这些体表信息在CPU(C8051F300)的控制下经A／D变换后按照一定的数据格式通过蓝牙模块无线发送出去。 数据处理单元选用功能强大的ARM7TDMI核芯片S3C4480作为嵌入式微处理器，可以运行更复杂的分析算法；利用256M的NAND Flash来存储用户的体表信息，采用适当的压缩算法即可存储用户近一个月的体表数据；采用320×240的液晶显示屏，为用户提供了良好的界面；为了方便系统的编程和体表数据的转存，参考相关资料移植了嵌入式操作系统μC／OS-Ⅱ以及嵌入式TCP／IP协议栈LwIP。 针对传统差分阈值法检测心电信号QRS波群的局限性，提出了利用二阶差分极小值精确定位动态心电信号QRS波群的实时检测算法。该算法通过对原始动态心电信号及其二阶差分和一阶差分信号进行四点滑动平均滤波，提高了二阶差分信号和一阶差分信号的信噪比，更有利于信号特征点的检测；具有自适应和自学习功能的检测阈值的设置，