心电图技术以其操作简单、无创、易阅、重复性好等特点,成为心脏学临床诊断、观察、科研等不可缺少的手段之一。在国家863计划资助项目“心血管系统功能状态监测技术与装置”(项目编号:2006AA02Z4D9)中,心电信号可用作心音和脉搏波信号的定标,共同评价人体的心血管系统功能状态。然而人体心电图信号具有信噪比低,信号微弱以及非平稳和奇异点多的特征。在采集心电信号时,由于受仪器、人体等多方面的影响,所采集的信号中常常有工频干扰、运动伪迹、肌电噪声和基线漂移。本文针对这些特点,在去除心电信号噪声、基线漂移方面做了一些探索,改进了R波提取算法,取得了满意的效果。基于心电图R-R间期序列的心率变异性(HRV)分析是近20年发展起来的定量评估心脏自主神经调节功能的无创性检测方法,在科研和临床上有较大的应用价值。本文在准确检测R波的基础上,对HRV信号进行了多方面的分析研究。包括:时域分析、频域分析、时频分析,并对HRV非线性分析做了一些介绍,提出了存在的问题和今后研究的方向。第二章是对心电信号预处理和其基本特征点的检测做了一定研究。在预处理方面应用基于小波变换的方法对心电信号进行了去除噪声、抑制工频干扰、去除基线漂移,讨论了R波的检测方法,基于小波变换多分辨率分析理论和小波变换模极大值理论,设计了R波检测的程序,给出了算法流程,并对异常心电信号(R波倒置)的特征点提取进行了探索,取得了良好的效果。在准确探测R波的基础上,第三、四、五章对以R-R间期为基础的HRV信号进行分析。第三章介绍了HRV的时域分析方法,针对24小时HRV信号计算了两个样本的多个时域指标,并进行了比较分析。第四章对HRV频域分析方法进行了一些探讨,介绍了常见的频域分析方法的原理,并对几种新的HRV频域分析方法进行了探讨,计算了HRV信号的功率谱,指出了此类方法的发展方向。第五章在深入研究小波包理论及方法的基础上,针对5分钟HRV信号,应用小波包分解的方法,计算了两组样本在各个频带上的能量分布,并进行了比较;借助小波包分解计算了LF＼HF,揭示了年龄因素对HRV的影响。