心律失常，特别是室性心动过速和心室纤颤等，是引起突发性心脏疾病和心脏骤停的重要原因，因此成为了心脏电生理学的重要研究内容。从1997年首台自动体外除颤器研制成功以来，对心律失常进行自动归类和识别成为心电监护和全自动除颤器研制的焦点之一。 本文首先简略介绍了心脏的电生理特性，回顾了根据QRS波的特点进行心电信号检测的方法，以及各种用于分辨心律失常类型的算法。然后给出了基于小波变换的QRls波检测和实现方法。在QRS波检测的基础上，提出了一种采用小波变换对心律失常进行识别归类的新方法。 针对心电信号的特征，采用基于二阶样条函数对心电信号进行二进小波变换，然后通过在特征尺度上检测正．负模极大值对以及零值交叉点的方法来实现QRS波的检测。使用MIT-BIH心电信号数据库对此方法进行验证，实验结果表明准确率达到了99.6％，说明了基于小波变换的QRS波检测方法的有效性。 当发生心律失常时，心电信号在心率大小、QRS波的形态等多个方面都有所不同。利用在小波变换优良的时频特性，同时提取心电信号在时域和频阈上的特征信息，包括心率、尺度能量分布等，实现对常见的异位性快速心律失常以及窦性心律的分类。使用Creighton大学室性心律失常数据库来验证此方法的有效性，检测结果显示，正确率达到了96.9％，说明了基于小波变换的心律失常归类方法的有效性。 本文的研究成果对于心电监护仪和自动体外除颤器的研制具有重要意义，具有广泛的应用前景。