当人类的心血管发生病变时,心脏所产生的心电信号会相应随之而出现各种节律紊乱及失常的情况。心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图分析在七十年代起开始发展,从人工分析发展到自动分析的技术。为了更好的适应市场需求,心电图自动分析与诊断是国内外学者近年所热衷的研究课题。本文的目的是设计出一个完整的心电诊断仪系统。其中包括心电采集系统、心电信号预处理系统、心电分类识别系统及其后续的界面显示。本文主要工作如下:　　1.本文设计了多路心电信号的实时采集及显示系统。其中包括心电信号多路采集及AD转换、后续的上位机显示界面。　　2.本文采用基于小波阈值方法与形态学峰谷检测相结合的Q RS波群联合检测算法,解决了小波变换会出现的误检。并对多类小波的消噪效果进行对比,取得最优化小波对心电信号进行预处理。采用中值滤波的方法滤除小波的基线漂移,最后运用上述方法进行 QRS波群联合检测,实验证明,本文采用的方法取得了良好的检测效果。　　3.本文提出了基于加入稀疏约束的非负矩阵分解(SCNMF)的算法运用至心电信号分析中,该算法可提取特征向量,并通过分类器支持向量机(SVM)对异常心电信号进行分类。为验证算法性能,本文分别根据基于主分量分析(PCA)和SCNMF算法提取特征向量,将其结果通过分类器SVM、决策树(DT)进行处理,并对心电信号的病变情况进行分类诊断,随后比较算法的性能。实验结果证明,本文选择的方法最终的分类准确率为97.3％,比其他的组合的准确率高。　　4.本文运用Matlab GUI开发了一套数字心电分析诊断软件。该软件能实现直观显示心电信号的分析过程及诊断功能,为临床应用提供了平台。