随着经济的发展,人们的生活方式和饮食习惯发生了不同程度的改变,使得心血管疾病的发病率与死亡率日益增高,成为了人类健康的头号大敌。而心脏又是一个极其复杂的生理系统,从时间序列分析的观点来看,它是一种典型的非线性时间序列。所以,对心电数据的分析不能采用传统的线性方法,鉴于此,本文采用了混沌时间序列分析法。本论文首先简要的介绍了混沌动力学的基本原理、特性,详细介绍了基于混沌时间序列心电数据分析用到的几种算法:如功率谱、相空间重构、关联维数、Lyapunov指数。用此算法对健康人、室性失常病人和束支传导阻滞病人的多例数据样本进行分析。功率谱分析表明:所有人的ECG功率谱图结构都很相似,均是连续的频谱,具有细致的尖峰结构,这说明心电信号不是简单的噪声信号,也不是周期信号,而是有着确定性规律的信号;ECG的相空间重构、关联维数和Lyapunov指数的计算表明:心脏系统的运动是混沌的,健康人心脏系统的混沌最强,而病态的心脏系统混沌性则减弱了,各种不同病态下心脏混沌性的强弱也不一样。实验结果表明:ECG的混沌动力学参数可以作为评价心脏系统健康状态的有效指标,可以辅助心脏疾病的早期诊断。希望能为早期的临床诊断提供一些新的方法。