本文主要完成了心电信号特征点的识别算法研究与实现。首先基于小波变换算法对心电信号进行了波形预处理，滤除了心电信号中的肌电干扰和工频干扰噪声；接着，基于差分算法和小波变换算法的思想，利用MATLAB仿真工具软件对心电信号中的QRS波段的特征点的识别算法进行了仿真研究。

实验仿真结果表明：差分算法其算法简单易于实现，更适合于实际工程应用；小波变换算法通过心电信号在不同尺度小波变换上的分布和小波系数两方面的信息对心电信号进行分析，使得心电信号特征点识别的准确率得到进一步提高。

本课题主要研究利用差分法进行QRS波检测和利用小波变换法进行QRS波群的检测算法。差分法在临床医学中又可称为模拟算法，即直接模拟医生的方法。根据不同传到导联中P波，QRS波群，ST段，T波等的持续时间、幅值、形态、和心率等来判断某个心电图的特点。小波变换法利用心电信号在不同尺度小波变换上的分布,分析其过零点和模极大值特性来检测QRS波。

本文主要工作及内容安排

本文主要研究心电图波形检测中QRS波群的识别算法，首先对心电图噪声的抑制问题进行了深入地研究，然后针对QRS波群检测问题，提出两种检测方法并对其进行了实验验证：一种是利用差分法进行QRS波检测的算法，另一种是利用小波变换对QRS波群的检测算法。

论文的具体结构分为了5大部分：

第一部分主要说明了本课题背景及意义，介绍了国内外研究状况和进展以及本文主要工作及内容安排。

第二部分主要介绍了心电图的产生以及心电信号检测的基本原理及其测量依据。

第三部分主要介绍了常用的心电信号去噪算法及其基于小波变换分析的心电信号去噪处理。

第四部分主要介绍了几种常用的QRS波识别算法，研究了适合于实际硬件实现和系统编程的差分算法，同时研究了利用小波变换方法进行QRS波识别的算法，并给出了各自相应的仿真结果。

第五部分为本文的总结，说明工作特色、创新点及其存在的问题。

第四章差分算法的原理相对小波变换算法来说要相对简单些，它可以有效地抑制低频干扰，但是消除高频干扰能力要比小波变换算法要差些。但是差分算法相对前面几种算法而言，运算时间短，而且易于实际编程和硬件实现。

具有多尺度的小波变换后的信息，较好地描述了ECG各个波的特点，尤其是成功地将QRS波和噪声、干扰、基漂等因素区别开，大大减少了这些因素对检测效果的影响。而且，由于伪迹一般在一定时间内只有一个上升沿或一个下降沿，利用模极大值对的方法很好地消除伪迹的影响。

从实验结果的比较中可以看出具有多尺度的小波变换后的信息，不仅能很好地描述ECG各个波的特点，而且可以成功地将QRS波和肌电、工频、基漂等干扰区别开，尤其是对于由信号饱和产生的伪迹，由于其只能产生孤立的模极大值列，从而能有效地将其剔除。但另一方面，小波变换方法计算量较大，应用于实时则有一定困难。随着微处理器性能的提高和计算机多处理器技术的发展，这种方法己经为人们所关注。