本文主要针对12导联的心电信号，提出了一个基于半监督判别分析（Semi-supervised DiscriminantAnalysis, SDA）的心电分类方法。多导联心电判别分析研究主要包括对心电信号预处理，心电信号特征提取，心电特征降维以及心电信号分类的研究。心电信号预处理主要针对原始的心电输入数据进行噪声消除、R波检测、心电波形切分等几个步骤，最终得到单一的心跳数据作为特征提取模块的输入。心电信号的特征主要采用小波变换方法进行提取。在心电特征降维方面，本文讨论了经典的线性判别分析方法的思想，并在线性判别分析的基础上，介绍了半监督判别分析的概念。半监督判别分析能够利用无类型标记的样本的结构化信息，并使用了正则化项提高泛化能力，适合采纳为特征降维的算法。最后，降维后的心电特征通过支持向量机实现心电的分类。实验结果表明，半监督判别分析的降维效果优于其它几种常用降维方法，并且本文提出的基于半监督判别分析的心电分类方法取得了较高的分类准确率。此外，作为应用，本课题还将实现一个远程心电诊断服务平台，并尝试在该平台上整合多导联心电判别分析方法，为医生提供辅助决策服务，提高心电诊断质量。通过该平台，患者可以在短时间内完成从采集心电数据到接受心电诊断结论的全过程。