心电信号(Electrocardiograph, ECG)作为唯一反映心脏活动的电信号,是心脏病诊断、预防的重要依据。随着电子科学技术的迅速发展,出现了心脏病的计算机辅助诊断,这使得ECG自动分析成为生物医学工程领域的一个研究热点。本文在分析ECG信号产生原理和波形特征的基础上,详细阐述了目前常用的ECG去噪算法和QRS波群检测算法,并针对现有算法的不足,提出了一个新的ECG自动分析算法,它包括ECG预处理和QRS波群检测两部分。使用MIT-BIH数据库和QT数据库数据,进行算法测试,得到了较好的效果,新算法实现简单、占用数据空间小,更适合用于便携式心电监护仪。该论文主要工作如下：1、首先简述了ECG信号自动分析技术的研究背景和意义,并从预处理和特征检测两方面综述其发展,同时介绍了ECG信号的产生机理、获取方法以及其自动分析的技术难点。2、分析ECG信号存在的多种噪声特点,介绍常用的两种ECG滤波算法：传统数字滤波法和小波滤波,对它们进行实验仿真并分析了各自优缺点。在此基础上,设计了一种新的ECG滤波器,它基于提升小波变换,计算过程简单、利于硬件实现,实验结果表明其效果良好。3、介绍两种经典的QRS波群检测算法：差分阈值检测算法和小波变换检测算法,对它们进行实验仿真并分析各自优缺点。之后,提出了一种新的QRS波群检测算法,该算法根据ECG信号的极大、小值点分布特性来准确定位R波位置,并根据PR段波形特性来确定QRS波群宽度。我们对新算法进行了MATLAB仿真,并利用MIT/BIH数据库和QT数据库中的数据进行数据测试,分析和对比了测试结果。实验结果表明新算法具有较好的检测率和稳定性,其方法更易实现更适合用于便携式仪器。