房颤(Atrial Fibrillation,AF)是一种常见的以快速性心律失常为主要特征的心脏疾病。阵发性房颤(Paroxysmal Atrial Fibrillation,PAF)是临床上复发率最高、发作最突然的一种房颤,发作时对血液流动系统有着极其不利的影响,易在心房内形成血栓,甚至诱发其他致死性心血管疾病。准确诊断出阵发性房颤发作是控制和治疗房颤的首要任务。传统的诊断方法主要由临床经验丰富的专业医师通过视觉观察长时程的心电记录,并结合患者的临床症状完成诊断,而此方法不仅工作量大且主观性较强。为克服传统诊断方法的局限性,开展阵发性房颤自动检测的研究已成为近年来的一个研究热点。如何设计能够有效识别阵发性房颤发作的特征提取方法是实现这一目标的关键步骤,而心电信号的去噪和R峰检测是进行特征提取的前提基础。因此,本文主要从心电信号去噪、心电信号的R峰检测和心电特征提取这三个核心部分出发,对阵发性房颤自动检测展开系统研究。主要研究内容包括:第一章系统阐述了阵发性房颤自动检测方法的研究背景和意义,以及国内外研究现状;第二章详细介绍了心电图知识和常见的心电噪声类型,针对基线漂移和工频干扰,提出了一种基于小波包分解的心电信号去噪方法,并通过数值实验以检验该方法的有效性。第三章提出了一种新的基于小波变换的R峰自动检测方法,并通过数值实验对所提方法的准确性与可行性进行验证。第四章从P波和RR间期两个角度出发进行了心电特征提取,并将所提特征进行融合,从而提出了一种基于融合特征EVI-RFI的阵发性房颤自动检测方法,最终通过数值实验验证了所提PAF自动检测方法的可靠性与有效性。