心脏病是一种常见的多发慢性疾病，由于病情隐蔽、发展缓慢、发病危险性高，故而成为威胁人类生命的主要疾病，因此研究和开发心电自动监护诊断系统具有非常重要的意义。心电信号的预处理和波形检测是心电自动分析诊断系统的关键问题，直接决定着诊断与治疗心脏病的效果。但目前现有的心电信号处理方法和自动分析手段都存在着一定的缺陷，因此对心电信号处理方法进行研究，具有重要的理论意义和实用价值。 本文的工作是围绕我们自行研发的用手机传输信息的远程心电监护诊断系统进行的，主要对动态心电信号的预处理、波形检测和分类诊断等问题进行了深入研究，完成了心电信号自动分析算法及诊断软件设计。 首先，本文对小波分解与重构法和小波阈值法这两种基本小波去噪方法进行了研究。针对小波基的选取这个影响小波变换去噪效果的主要因素，对8大类常用小波系的数学特性进行分析比较，从理论上确定了适合于心电信号分析的小波基，克服了以往根据经验或反复试验来确定最优小波基的盲目性。另外，小波分解层数的确定问题是影响所有小波变换去噪法去噪效果的另一个主要因素。本文针对小波阈值去噪法应用中最优分解层数难以确定的问题，提出了基于3σ准则的小波分解层数自适应确定算法，克服了以往通过反复进行不同尺度分解来确定最优分解层数费时费力、灵活性差的弊端，增强了小波阈值去噪法在实际应用中的可行性。 然后，本文分析了传统小波阈值去噪法存在的问题及产生原因，设计了一种改进的阈值处理函数，并结合平移不变去噪思想，提出了基于改进阈值函数的平移不变小波去噪算法，应用该算法处理心电信号中的肌电干扰等具有白噪声特性的干扰，取得了很好的去噪效果。 此外，本文又分析了传统的小波阈值法和小波分解与重构法应用于心电信号去噪时的局限性，将改进小波阈值去噪法与传统的小波分解与重构去噪法相结合，提出了一种基于小波变换的心电信号综合去噪算法，该算法可以同时去除心电信号中的工频干扰、基线漂移、肌电干扰等多种主要干扰，并能较好保持原始心电信号的特征，具有较高的实用价值。 QRS波群检测是心电波形检测中的首要问题，主要包括R波峰值点定位