心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一，心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法，利用计算机对ECG进行自动准确的分析一直是国内外学者所关注的课题，QRS波检测则是ECG自动分析中最基本的问题，是诊断心率失常的最重要依据。影响QRS波检测的因素主要是干扰，如何消除干扰，提高QRS波检测的准确率一直是ECG信号分析中的难点。另一方面，对于一些重症患者，需要对其心电信号进行长时间的监测记录，比如24小时，这时的数据量非常大，为了减少其所占存储空间，需要对采集来的数据进行压缩，以提高存储空间的利用率。 本课题是小波变换在心电信号特征提取中的应用研究，它是小波变换在心电信号处理领域一个重要应用。结合目前在心电自动分析中实际应用，在心电QRS波段的检测和识别、检测出R波以后对心电信号的完全重建和去噪重建以及心电数据压缩方面做了有益的探讨。 首先，借鉴前人用一阶微分小波检测QRS波的经验，依据双通道滤波器组的网络结构，设讨一组双正交样条小波滤波器组，应用于QRS波检测，提出了跨尺度的模极值检测方法，同时运用动态阈值算法并结合人体生理特点的综合检测策略进行复检，得到了很好的检测效果。 其次，在准确检测出R波的基础上，用该样条小波滤波器组实现了ECG信号的完全重建和去噪重建。 另外，使用了基于小波神经网络的方法对心电数据进行压缩，结果显示其收敛速度快，效果较好，实现了一定的压缩比；网络保留了心电重要信息，有利于诊断。 论文在这三方面做了理论的探讨，并根据所提的方法具体在编程中得以实现。但由于本人知识水平有限，难免会有不足与错误之处，恳请专家给予批评指导。