目前,心脏病是世界范围内一种极具威胁的疾病。而利用动态心电监护仪对心血管疾病患者进行实时心电监测是降低心脏病患者发病率及死亡率的一种便捷且有效的方法,尤其是对心律失常的诊断和突发心脏事件的预报有重大意义。为了更准确、便捷地进行心律失常的预警和诊断,本论文研究并实现了用于动态心电监测的关键心电信号处理算法,主要包含以下几点:1.心律失常检测的算法研究与实现:分别通过差分阈值算法与小波变换算法进行QRS波识别,在QRS波特征提取的基础上,针对不同心律失常的特征进行诊断。并利用Matlab与MIT-BIH数据库中的样本进行可行性与准确性验证,对两种算法的性能进行对比。2.三导联心电信号重构十二导联心电信号算法的研究与实现:将预处理后的导联心电信号和心电监督数据通过LM人工神经网络算法进行训练,得到关于十二导联心电信号的重构模型。最终利用重建波形与原始波形间的相关系数和均方根误差进行效果比较。3.心电信号压缩算法的研究与实现:分别通过AZTEC算法与小波变换算法进行心电信号的压缩,并从压缩比与速率的角度进行性能分析与比较。4.三导联心电电极接错判别算法的设计:通过前馈神经网络算法设计出三导联心电电极是否接错的判断方法,并指出接错的电极。