心脏病是严重危害人们健康的疾病，据统计世界上每年有几百万人死于心血管疾病，占死亡人数的三分之一。因此，研究心血管疾病的预防、诊断和治疗成为了医学界的重要课题。可穿戴心电技术是指在人们日常穿戴的衣物中以不影响穿着舒适性的方式嵌入心电采集系统，使其在自然状态下能够随时随地获取心电数据，是对人体心电进行实时监护的有效方法。　　 由于病人经常处于运动状态，受到的干扰非常大，对心电信号的后述分析带来了很大的困难，很容易导致监护系统发生误判，影响病人的及时诊断和治疗。目前，虽有学者采用信号质量评估方法能有效地防止运动心电信号受到干扰带来的影响，但都是用来评价在静止状态下获取的心电信号，而对于运动心电至今还没有理想的评估方法。　　 心电信号节律异常分析是心电监护系统的核心，即能自动对病人的病情进行诊断，减少医生的工作量，以及能及时对病人进行诊治，但由于心电信号本身不规则、形态多变导致特征值检测困难，以及异常波之间的差异难以区分，并且有些分类方法自身还不够完善，因此到目前为止还有许多基础问题仍没有解决。　　 本文的工作主要针对动态心电信号的质量评估和心电节律分析等问题进行深入研究，对可穿戴运动心电监护系统进行设计与研究。　　 首先，概述了心电信号自动分析的主要内容以及心电信号处理技术的研究现状，深入研究心电信号的波形特点及节律失常特点与表现，并介绍了常用的心律失常数据库，为接下来的研究打好理论基础；　　 其次，针对可穿戴运动心电监护系统的设计原则和需求，对系统的整体框架进行设计，给出了系统各个模块的具体设计思路和实现方法；　　 接着，通过对R波检测匹配度、功率谱密度比值、峰度值3个反映心电信号质量的指标集进行综合分析，提出了基于模糊综合评价的信号质量评估模型，该模型能对心电信号质量进行综合评估，能准确反映信号质量，为后述分析提供了重要的价值。　　 然后，本文比较了两种心律异常分类方法包括学习向量量化神经网络、逻辑分支判断方法，提出了基于信号质量指数的节律分析，即根据信号质量指数来选择节律诊断分类方法，相比采用单一的诊断方法更加适合实时运动心电信号处理，既能满足实时性的需要，也能保证诊断精度。　　 本设计中的心电信号处理、信号质量综合评估、节律分析都主要是在MATLAB平台上实现，并使用国际通用的MIT-BIH心律失常标准数据库来验证，最后采用可穿戴系统采集的数据进行分析，取得了较好的效果。　　 最后，本文着重对系统监控软件进行了设计研究，并给出了具体的设计步骤，包括每个功能模块的设计方法与实现内容，最后给出了可穿戴远程心电监护系统的总体设计方案。　　 论文的研究成果为研制面向医院、敬老院、社区等区域人群的心电监护产品打下了一定的基础。