随着人们生活品质提高和医疗卫生水平改善,人口平均寿命延长,世界各国逐渐步入老龄化社会。根据世界心脏病联盟(WHF)统计,心血管疾病已经成为威胁老年人健康的“第一大杀手”。穿戴式设备以其轻便、价格低廉、可长期佩戴等优势逐渐进入现代生活。人们可以将个人24小时生理数据上传到数据库中,进而通过分析生理参数获得个人健康评价指数。利用导电纤维材料、人体局域网、物联网以及电子电路等技术,研制一套穿戴舒适、行动便捷、易于清洗低的功耗穿戴式智能服装；针对智能服装获取的传感器数据特点,提出“懒惰传输”方式；优化软件分析算法,针对智能服装信号特点和个体差异,采用预学习方式与动态调节过程,加入形态学分析方法；建立一个能够实时分析和处理海量个人生理信息的云计算平台,尤其能够对海量用户的个人心电信号进行分析和预警,从而实现进行前期诊断“超级专家”系统。实验表明智能服装获得的信号信噪比稳定在37分贝以上,确保智能服装获取心电信号品质。经过实验对比,整体灵敏度和阳性预测值稳定在99%以上,阳性预测值实验结果相比原始算法提升5.47%。可有效对智能服装上传的心电数据进行学习和分类,保证心率变异性计算结果精确度。同时云并行加速计算方法获得26.8倍加速比。所研制的穿戴式智能服装心电监测系统,从系统软硬件平台与云加速平台两方面进行设计与优化,系统减少心血管疾病衍生问题,降低心血管疾病死亡的危险。