心电信号蕴含了丰富的反映心脏生理和病理状态的信息，其处理及识别的好坏对临床诊断具有重要意义。以前主要通过临床医生的经验进行判断，不但使医生的工作繁重，而且往往由于个体的原因而产生误判。随着信息技术的发展，计算机在信号处理中得到越来越多的应用。但心电信号包含的高频的工频干扰、肌电干扰以及低频的基线漂移，为特征点的准确提取带来难度。 本文首先综述了当前心电信号预处理、心电特征分析的研究现状。然后在分析了心电信号中所含有的各种类别噪声的特点及其频率特征之后，通过小波变换将原始信号分解为不同频带下的细节信号。根据心电信号的特征，采用3σ准则选取阈值对其细节进行处理。实验对比显示：该算法能够在滤去工频干扰及肌电干扰的同时，有效降低心电信号的失真度，为更好的分析心电信号特征信息提供了基础。 本文重点研究了心电特征信息提取方法。在对几种目前较成熟特征波识别算法进行分析之后，分别应用了差分阈值法及小波变换阈值法进行心电信号的特征提取实验。在小波变换阈值法中，运用小波多尺度分析的特性，先划分心动周期再进行R波的初步定位，同时结合人体生理特点的综合检测策略进行复检。此方法不但有效提高了QRS波群的检测准确率，还大大的节省了检测程序运行的时间。