睡眠呼吸暂停综合症的检测是当前睡眠紊乱研究的重要方向之一，有很多的学者和研究机构在做这方面的工作。本文通过对当前的睡眠呼吸暂停综合症检测的研究现状进行分析，并在此基础上给出了一个基于单导心电信号检测睡眠呼吸暂停综合症的检测方法。　　 论文的开始给出了睡眠呼吸暂停综合症的定义以及患有睡眠呼吸暂停综合症病人所具有的常见症状，然后介绍了睡眠呼吸暂停综合症检测的历史背景和国内外相关研究现状。　　 文章的第二章着重讨论了心电信号的预处理，包括心电信号的产生机理和心电信号的常见噪声类型，以及这些噪声的时域和频域的特点。然后给出了常见的心电信号预处理方法，再而给出本文所设计的用于预处理的整系数滤波器和中值滤波，并给出滤波器对于工频噪声和基线漂移的性能评价。　　 紧接着，文章在介绍了常见的QRS复波检测算法的基础上，给出了本文的QRS复波检测算法。给出了详细的QRS检测算法流程，并在此基础上设计R峰和T波的检测算法。论文中还给出算法对不同心电信号样本的R峰和T波的检测效果示例，可以看出整个算法的准确性和可靠性。　　 然后文章介绍特征选择与提取的基本概念，同时还详细地给出了心率变异性信号和心电导出呼吸信号的定义，已及心率变异性信号和心电导出呼吸信号与睡眠呼吸暂停综合症的生理联系。接着还介绍了常见的心率变异性信号和心电导出睡眠呼吸信号时域和频域分析方法。最后通过相关文献的研究结果，来证明通过心率变异性信号和心电导出呼吸信号检测睡眠呼吸暂停综合症是可靠有效的。　　 文章最后介绍了常见分类器及常见的分类器学习算法。同时基于本文分类目标和样本集的特点，给出了本文的线性决策树的分类策略，然后还给出了对于训练集和测试集的分类结果，并对结果进行分析评价。在此基础上，通过引入心电导出呼吸信号的特征对分类策略进行改进以提高分类效果。可以通过分类结果发现，同时使用心率变异性信号和心电导出呼吸信号的分类性能要比只通过心率变异性信号分类效果好。