心电图(Electrocardiograph, ECG)是由电子设备从体表获取随时间不断变化的心脏电位并记录、存储及显示的波形曲线,它反映了心脏兴奋产生、传导及恢复过程的生物电位的变化。心电图蕴含着大量的心脏状态信息,对其进行深入研究对心血管疾病和心律失常等的诊断、治疗、预防有着重要的意义。近年来,心电图应用研究从诊断-监测治疗-预后分析各个方面不断拓宽研究范围：(1)在诊断方面,心电图是诊断心律失常、心肌梗死、冠心病等不可替代的无创性检查方法；(2)在监测治疗方面,心电图有助检测和治疗先天性心脏病、心肌炎等,许多专家使用24h动态心电图对心律失常进行研究分析,归纳出心电图对诊断心律失常有重要的临床价值；(3)心电图对心律失常诊治评价和危险预测也广泛应用于临床。总之,心电图在临床研究中有较高的应用价值,且具有无创、价廉等优点,值得进一步研究探讨及应用。运动心电图(Exercise Electrocardiograph, EECG)是通过运动增加心脏负荷量诱发心肌缺血,从而出现缺血性心电图R波幅度、RR间期、ST段时限、心率等特征改变的试验方法,它更能充分反映受试者在活动、静止状态下的心脏症状,能够帮助医生定量检查受试者是否有心律失常和心肌缺血等心脏疾病；同时,运动心电图也广泛应用于无创心脏功能检测,如：心脏功能的评定、心脏病内外科疗法疗效的评价、体育疗法运动处方的确定等。在运动心电图中,QRS波群是核心特征波,每个个体在运动时的QRS波群更具有唯一性,可以实现身份识别,也可以通过检测QRS波群的位置计算RR间期,根据RR间期可以检测人体心率是否正常,S-T段抬高与T波等心电参数可作为诊断和监测心肌梗死、评定飞行员体检是否合格的重要依据。综上所述,对运动心电特征开展深入研究具有重要的理论和临床意义,本文以运动心电分析方法及其应用为重点进行讨论研究,主要分三部分：第一部分为心电信号降噪分析及其应用仿真。本部分首先综述了几种常见的心电分析方法；然后针对运动心电信号提出了一种基于平稳小波变换的降噪算法,利用MIT/BIH心电数据库中的数据进行了仿真验证,并将之与FIR低通滤波器、经验模态分解(EMD)等算法进行了比较分析,仿真结果显示,本文方法降噪效果较好。第二部分主要对心电QRS波群特征检测做深入研究。在总结、分析阈值法、二次样条小波变换法等算法优缺点基础上,提出了一种检测心电QRS波群的新算法——基于高斯函数一阶导数的小波变换算法,仿真结果表明本算法检测QRS波群的准确率较阈值法和二次样条小波变换算法有明显的提高。第三部分开展了运动心电的实验研究。首先利用人体生理信号遥测仪采集了50组大学生在平卧、直立、下蹲、0度坐姿、11度坐姿状态、21度坐姿状态、以1米/秒速度散步、以2米/秒速度奔走、奔走后继续以1米/秒速度散步等九种状态下的运动心电数据,然后对这些运动心电数据进行了系统、全面地降噪和QRS波群特征检测处理。