近些年来,随着社会的发展、科技的进步、生活水平的不断提高,人们的健康观念及保健的方式和途径都发生了巨大的变化。尤其是心脏疾病,具有一定的潜伏性和突发性,使人们对其预防和保护意识更加强烈。便携式心电监测仪能够方便、快速的获取心电信号并诊断心脏功能是否有异常的情况。它将当代的高新技术与临床医疗相结合,为人们的日常保健提供了可靠的依据。心电信号的波形检测以及特征参数的提取是便携式心电监测仪的核心部分,其检测的准确性和系统的可靠性决定着诊断的效果,甚至涉及挽救病人生命的成败。因此,研究并实现实时、准确的便携式心电监测仪检测算法具有非常重要的现实意义。在心电信号检测中,提取的特征波主要有QRS波、P波、T波各波的位置、幅度、持续时间等,并由此计算RR间期,QRS间期,P-R间期等参数及P波形态特征等。根据这些参数对心脏病做出判断。使用户能够随时并及时地对心脏的状态进行监护,也能使病人对自己的病情发展情况实时的了解,并通过检测的结果进行及时的治疗。良好的检测算法是便携式心电监测仪可靠性的体现,检测结果能够通过简单的操作及时提示心脏病情,是一种良好的大机交互方式。本课题在硬件实现中就能体现以上的设计要求,能够实现便携式心电监测仪的智能性。本课题提出一种将差分运算与自适应阈值法相结合的方法,能够检测正向R波和倒置的R波,并运用多检漏检补偿策略来提高R波检测的准确率。这种方法克服了其他方法实时性差的问题,也解决了固定阈值所造成的错检漏检问题。对于Q波、S波、P波和T波,采用了先验知识和加窗法相结合的方法进行检测。本算法能够完成对心电信号主要特征参数的提取,包括QRS波、P波、T波各波的位置和幅度以及持续时间等,并能完成P波的形态特征提取,算法设计完成后,用MATLAB对麻省理工心律失常(MIT-BIH)数据库的多条心电信号进行算法验证,证实该算法具有较高的准确性,再通过带有Win CE操作系统的ARM9处理器来对其进行实现,通过Embeded Visual C++4.0编写应用程序界面进行实时的显示,并能对检测的结果通过文本形式进行保存。最后,对整个系统设计进行调试,给出了调试的步骤和结果,并对检测的结果进行了误差分析和对比。实验结果表明,本课题设计的算法能够实现便携式心电监测仪的设计要求。经过大量实验证明,该算法能够使系统运行稳定,并且检测效果也非常可靠,能够应用于生产实践中。