随着科技的进步和生活水平的提高，人们对服装的要求也越来越高，希望服装除了保温和美观功能外还应具有更多的功能。研究和开发集成有电子装置的真正的同时具有感知和反应双重功能的智能服装是人们追求的目标。特别地，由于服装贴身穿着的特点，在服装中嵌入生物传感器来检测人体生理信号，可以实现对健康的有效的实时监护，由此引发了人们对面向医学监护的智能服装的研究。但当前对这个领域的研究还不十分成熟，因此对其系统架构和实现方法的研究是十分必要的。首先，分析了可穿戴计算技术的研究现状，通过分析智能服装的研究目标与系统需求，设计了面向医学监护的智能服装的体系结构。在此基础上，探讨了具体实施时的两种可行方案及各自的优缺点。另外，为了实现智能服装与医护中心或Internet的连接，设计了基于ZigBee和蓝牙技术的嵌入智能服装的可穿戴网络体系结构。其次，根据生物电信号易受干扰的特点，结合传感器嵌入服装这一特殊应用背景，探讨了嵌入服装式心电信号采集放大器的基本要求，并按照此要求，设计电路实现了嵌入服装的心电信号放大和滤波电路，为系统后续的信号处理提供了数据源。再次，研究了如何运用小波技术对心电信号进行分解、重构，以达到去除心电信号中各种噪声的目的，为心电信号的特征提取创造了条件。接着，给出了一种简便的心电信号特征参数提取方法。依据该方法，可以较准确地从心电数据中提取出用来衡量心脏健康状况的各种参数。通过将大量的心电数据转换为若干个特征参数，有效地降低了存储成本。另外，还研究了不提取心电特征参数，而直接运用关联维数等非线性分析方法对正常和异常心电特征进行分类的方法。最后，在有效地对心电信号进行预处理和特征参数提取的基础上，研究了如何借助现有的心脏病病例及医师的经验，将心脏病知识集成到嵌入服装的专家库中，以实现智能服装对心脏病的在线检测和实时预警，给出了基于模糊技术的自动诊断方案，为面向医学监护的智能服装疾病专家库的设计提供了参考。论文的研究成果为研制与服装结合的可穿戴医学监护装置打下了一定的基础。