近年来,随着社会老龄化进程的加剧,心血管疾病的死亡人数已经占到发病死亡人数首位,它已经成为威胁人类生命健康的主要疾病之一。因此,对心血管疾病的早期检测和诊断成为整个医学界面临的迫切问题。由于心电信号具有一定的规律性,并且比其它生物电信号容易检测,所以对心电信号的研究分析成为诊断人类健康状况最重要的保障和依据。但是随着心脏疾病发展的多样化,单独分析心电信号,并不能保证病人病情的准确诊断,因为心电信号不能反映心脏的机械性能,所以对心阻抗信号的研究开始兴起。心阻抗技术作为一种无创、简单方便的新型技术,使它的重要性日益突显出来。目前的临床研究发现,心电和心阻抗信号的综合分析,能够帮助准确诊断患者的心脏状况。本论文的主要内容是利用小波变换技术,对心电和心阻抗信号进行分析和研究。小波变换技术是信号处理的新方法,具有多分辨分析的特点。本论文的研究内容分为两部分：第一部分是对心电信号进行研究,从去噪和特征提取两个方面进行分析。在去除干扰噪声方面,根据心电信号的特点,提出新阈值函数法,选择适当的阈值和小波函数,对心电信号进行去噪,并用MIT-BIH心律不齐数据库进行仿真和算法验证,同时利用经典算法(硬阈值法和软阈值法)对心电信号进行处理,最后采用其他学者提出的算法和新阈值法进行性能比较,仿真结果表明,新阈值法取得的效果明显优于其它方法；在心电信号特征提取方面,P波、QRS波群和T波的正确提取对诊断病人的病情至关重要,对它们的提取是整个心电信号特征提取的重点和难点。本论文对这些特征的提取是利用小波函数Mexican Hat,在小波分解的第五尺度上对各个特征点进行提取,并利用MIT-BIH心律不齐数据库进行仿真验证,提取精确率可以达到99.78%,证实了算法的有效性。第二部分是对心阻抗信号的研究,从心阻抗信号的去噪和特征提取两方面进行分析。在对心阻抗信号去噪时,考虑到心阻抗信号和心电信号都属于微弱的生物电信号,所以采用处理心电信号的算法对心阻抗信号进行处理。本论文利用中国科学院电子学研究所研发的一台心电和心阻抗采集仪来采集心阻抗信号,并利用新阈值法、硬阈值法和软阈值法对采集到的心阻抗信号进行去噪仿真,通过这三种算法的性能比较,验证本文算法的有效性；在心阻抗信号特征提取方面,提取心阻抗信号的B、C和X三个特征点,并利用去噪后的心阻抗信号进行实验仿真和验证,特征提取精确率可以达到98.7%,证实算法的有效性。