目前,心脏病是威胁人类健康的最严重的疾病之一,据统计世界上每年有几百万人死于心血管疾病,因此研究这种疾病的预防、诊断和治疗成为了医学界的重要课题。心电监护系统正是以对心脏类疾病的监控为出发点,提供使用者实时的心电监控服务,保证使用者的体征有任何异样就可以得到实时的监护并及时的采取治疗措施。由于对心电信号的监护需要长时间、连续不间断的全天候监控,并且心电信号数据量非常庞大,所以心电信号的压缩是必不可少的。目前,心电信号的压缩算法已经成为心电系统领域的重点研究内容和研究方向。已有的一些心电信号压缩算法存在计算复杂度高,计算量大等缺点,难以在资源有限的微处理器中实现,需要研究合适的算法能够在资源受限的设备中高效的实现全天候心电数据的压缩,使医生能够远程监护患者体征。稀疏分解方法近年来在心电信号处理领域逐渐引起关注和研究,并被用于心电信号的压缩。稀疏分解算法能够获得较高的压缩比和较小的失真率,但稀疏分解算法的缺点在于计算量大、算法复杂度高,而基于遗传算法(GA)的稀疏分解算法虽然降低了计算量和算法复杂度,但是仍然需要相当的计算量,且尚未结合心电信号所使用,难以满足实际应用的要求。因此,本文针对稀疏分解算法以及基于GA的稀疏分解算法的这些缺陷,结合了ECG信号本身特点,提出了基于ECG信号特征的稀疏分解算法的改进,并将改进算法使用在心电信号压缩技术中。与原始的基于GA的心电信号稀疏分解算法比较,改进的算法计算量降低了50%,而信号压缩比达到6.4：1,较好地解决稀疏分解算法计算量大、算法复杂度的问题。本文以基于改进的GAMP心电信号压缩算法为核心,结合无线传输功能对心电监护系统进行了设计与研究。首先,分析了心电监护系统和心电信号压缩技术的研究现状,指出了现在的压缩技术与心电监护系统的不足。深入研究了心电信号的波形及其生理意义,并详细分析了稀疏分解算法以及相关理论的技术原理,为接下来的改进算法的提出做好铺垫,同时为之后的研究打好理论基础；其次,分析了针对基于改进GAMP心电信号压缩算法的心电监护系统的设计原则和需求,对系统的整体框架进行设计,给出了系统各个模块的具体设计思路和设计方法。接着,分析了心电信号的功率谱,研究并设计了基于ECG特征波的窗函数,改进了基于ECG信号特征的稀疏分解算法。以此为依据设计了ECG信号特征的GAMP压缩算法模型,并使用MIT-BIH心电数据库中的实际心电信号进行仿真,验证了算法的有效性和可行性。然后,分析了遗传算法中的交叉与变异运算,结合本文算法指出了遗传算法中的不足,并根据本文的算法相适合的自适应的遗传算法,进一步降低了算法的复杂度,并同样使用MIT-BIT数据库中的数据进行仿真,验证了算法的有效性和可行性。最后,设计了以本文改进算法为基础的心电监护系统。将算法应用在心电监护系统中,并设计了以CC2430为核心无线传输模块,分析了心电信号的编码压缩与解码重构过程。论文的心电信号压缩算法、系统设计思路为研制可随身携带的实时心电监护产品打下了一定的基础。