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心脑血管疾病是现代社会中对人类健康和生命威胁最大的疾病之一,据统计,全世界约有1/3的人口死亡是因心脏病引起的。心电图(Electrocardiogram)是进行心电诊断的主要标准,其中动态心电图可提高对非持续性异位心律、尤其是对一过性心律失常及短暂的心肌缺血发作的检出率,成为诊断心肌缺血、心律失常、评估起搏器功能和药物疗效的有效技术。近年来,社区医疗在我国越来越受到重视,社区卫生服务己成为新型城市医疗卫生服务体系的基础。本文在基于社区的远程心电监护平台研究的课题中,主要对心电自动分析和心电数据压缩两方面做了研究。心电自动分析部分对基于DSP (Digital Signal Processing)的动态心电采集系统所采集到心电数据进行实时分析,数据压缩部分则负责无线通讯部分数据的无损压缩和社区平台24小时心电数据有损压缩研究。本文进行的研究工作主要有：(1)动态心电实时分析的研究：采用小波变换的方法对动态心电进行预处理和特征提取,通过两次寻找波峰的操作增大R波检测的准确性。然后,依次对Q波、S波和QRS波群宽度进行检测,并根据心率和QRS波群的宽度对心电数据进行诊断。(2)基于DSP的无损压缩研究：为了满足DSP上运行的心电压缩需求,压缩算法需要具有低的复杂度,本文提出一种新的心电无损压缩算法,基于整数字节操作,有效满足系统实时性的需求且不影响整个系统其它模块的运行。(3)24小时心电数据压缩研究：对于采集到的24小时心电数据,经相关医疗人员处理后,为了兼顾算法运行时效和压缩比,采用直接压缩方法中线性拟合距离阈值(LADT)的方法。本文简化了LADT算法中距离的推导过程,并在不同斜率波形处用以不同的处理方法,同时采用射线法降低线段拟合的次数,降低算法复杂度的同时提高了压缩比。经验证,心电分析部分可满足动态处理条件下速度和精度的要求,无损和有损压缩部分均可达到预想中的效果。