心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一,心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。对心电图进行准确的自动检测与分析在心血管疾病诊断中起着关键的作用,也是目前的一个研究热点。心脏病导致的死亡约有70%是发生在院外的突发事件,因此对院外高危人群进行心电监护,可以大幅降低心脏病患者的死亡率。对接收到的心电信号进行准确快速的自动检测和分析是提高远程心电监护系统智能性和有效性的关键。本文在总结前人工作的基础上,对心电特征信号检测算法做了进一步的研究。完成的主要研究工作如下:首先,对国内外近年内应用比较广泛的QRS复合波和P波检测的各种方法进行了分类与总结,并且针对不同方法的特点进行了详细的分析与比较,探讨各种方法的优势及其存在的问题。第二,在分析了小波变换检测心电信号奇异点的原理后,选用Mexican-hat小波对心电信号进行小波变换,在第7尺度上检测R波,并采用一系列辅助判别手段排除漏检和误检。同时,采用平面几何的方法定位Q波、S波,以及QRS复合波的起点和终点。针对心律不齐心电信号中R-R间期不规律的情况,本文采用时长法进行判断,避免了不应期识别法所造成的R波漏检的情况;针对高尖P波和大幅度T波,采用弧度法进行筛选,避免了R波的误检。第三,在QRS复合波检测的基础上,在Mexican-hat小波第6尺度变换域上对QRS-T波段进行对消,突出P波的特征波形,并用幅度阈值法对P波波峰进行定位,而P波的起点和终点则分别对应于P波峰值前后的模极小值。针对P波波形复杂多样的特点,通过斜率、幅值比等多种判别策略对P波的形态进行判断。第四,算法用Matlab编程实现,并对MIT-BIH心律不齐数据库的数十条心电信号进行了检测。测试分两组进行,检测结果显示,QRS复合波检测算法对第一组波形比较标准的心电信号的平均检测精度达到99.75%;对第二组波形比较复杂的心电信号的检测精度达到96.31%;对于波形比较规则的心电信号的P波检测精度达到90%以上,对波形变异严重的信号的P波检测效果尚有待提高。最后,心电特征信号检测算法在TMS320VC5509 DSP处理器上进行了测试。算法测试了7条心电数据的部分信号,profiler的测试结果说明,该算法能够满足硬件系统的实时性要求。