人口老龄化进程的加快,心脏病及心血管疾病在中青年人群中的肆虐和衍生,人们对医疗保健的要求日益增强。随着信息技术及移动互联网的进步与发展,以家庭为中心的医疗模式正在逐渐兴起。在这种情况下,智能化、低成本、结合移动平台的个人和家用心电监护系统有了广阔的市场需求。心电图是治疗心脏病及心血管疾病的主要依据,本文基于移动平台设计并实现了一种具有实时诊断、行为识别功能的心电信号实时监控系统。具体的工作包括以下几个方面：首先,针对移动心电信号的特点,本文提出了一种基于复合滤波和曲线特征点提取的QRS波实时检测算法。算法先对移动心电信号进行软件复合滤波,再利用差分方法的幅频特性,提取波形中的特征点。最后通过自适应阈值来识别QRS波。实验结果表明,该算法对移动心电信号的QRS波的实时检测具有很好的适应性,检测准确率高。其次,利用移动平台的加速传感器数据完成对患者的行为识别。首先获取加速传感器数据并做平滑处理,然后提取特定时间窗口内的传感器特征值(均值、峰值、标准差、频谱能量值等),再利用WEKA工具对不同行为状态下的传感器数据进行分类实验,最后运用最近邻居法分类器的行为识别算法完成对患者的行为识别。最后,整合QRS波实时检测模块和行为识别模块,实现基于移动平台的心电信号实时监控系统。整个监控系统不仅能够实现对ECG信号的实时分析、回放与报警,同时也能够对患者的行为状态信息进行分析、判别与记录。