近年来,心血管疾病已经成为威胁人类健康的主要疾病之一。ECG信号能直观反映心律波动状况,成为分析研究的热门领域。本课题是心电信号数据提取算法的设计与实现,与硬件检测相对应,这是实现心电数据检测与提取的软件手段。心电图中的QRs波群包含了心脏状态的重要信息,是进行其它心电参数检测(如P波、T波)的前提,因此QRS波群的准确识别与检测对于心脏疾病的预防和诊断具有重要的意义。本文对心电数据提取算法的研究是基于一款微型心电仪的应用需求,紧紧围绕心电仪的两种数据处理模式,即单机检测模式与联机数据处理模式展开算法的设计与实现。针对两种模式不同的应用环境与各异的运算存储能力,分别设计并实现了差分阈值法与小波变换法对心电信号中QRS波群的检测与定位。在差分阈值法的设计中,依据实时处理数据的要求,设计以短时程为单位的数据块处理模式,实现以时程不断更新提取数据的模式。在消除R波误判方面,实现了R波半波宽法的检测,提高了R波的识别准确度。算法在仿真环境中通过了运行检测。在小波变换法的设计中,运用小波多尺度分析的特征,使用二次微分Marr小波变换对心电数据按照Mallat算法进行R波的检测与提取。运用综合检测方法进行复检,如补偿法,从而在特定尺度上识别QRS波群的同时有效抑制高频噪声,如工频干扰,从而提高了R波检测的正确率。对于P波,T波的检测提出了思路与方法。本文使用国际上广泛采用的MIT-BIH心电数据作为算法处理的数据与验证算法准确度的标准。通过算法运行处理并将提取的数据结果与MIT-BIH提供的标准信息做比较,对算法的准确度做出客观科学的评价。测试结果表明,本文设计的两种算法准确率较高,能满足实际应用的要求。