在现代医学中,已经有很多种方法应用到了心电图的研究领域,他们大部分都是提取一个人一段时间(如15秒钟)的心跳情况进行分析,这其实是一个抽样过程：从总体中抽出部分样本,但是,到目前为止,还很少有人从统计学的角度、用统计分析方法对心电图的形状和特性进行研究。我们先采用传统的主成分分析方法对心电图进行分析,探索心电图的共性随时间的变化特征,发现不同时间段内该病人的主要特征有共性,也有差异或者说变化；然后介绍引起学术界越来越重视的函数型数据,介绍函数型主成分分析,对多元主成分进行扩展,结合其在其它领域的良好效果,首次将其应用到心电图上,我们发现三个波的变化特征极为相似,都体现为垂直方向上的移动、水平方向上的平移和斜率的变化,各个波的主要变化形式也有量的差异；最后我们对已有函数型数据的非线性模型进行细微的改动,把其应用从T波推广到整个心跳的P波、QRS复波和T波三个波段,将其形状变化特征通过非线性模型分解为几个方向的变化,利用函数型数据能够抓住数据的整体特征,进行降维,函数型数据良好的解释性,能够对心电图本身所隐含的生理学信息进行解释,有助于解决QT的方法操作不方便、敏感性太强等局限性。