心电图自动化检测是指利用计算机或心电图机对心电图的各特征参数进行自动化提取。针对心电信号为生物电信号,具有明显的非平稳性且包含许多的干扰,本文提出了一种以小波变换为基础结合简单心电图分类的心电图特征值检测法。利用小波变换多尺度多分辨率的特点,对心电信号进行分解,不同频带的信号便显现在不同尺度上,可有效地消除各种干扰。目前,虽然国内外有许多学者致力于此研究,但心电信号的自动化检测还有诸多的不足之处,在理论研究和实际应用方面仍具有改进和创新的余地。针对这种现状,论文从提高心电图检测精度着手,对心电图的各个特征值包括P、QRS、T波及ST段等进行了深入的理论研究和大量的实验。论文的主要工作和创新点在于:1.以VC++为平台,建立了12导同步数据库,这就可以采用高频率的同步12导联心电图来检测算法,也为后续心电图自动诊断做好准备。2.设计了一套基于小波变换的单导联心电图检测系统,以Matlab为计算引擎,在Matlab平台下仿真检测心电图的各特征参数,并使用有人工标注的数据库——MIT-BIH心率失常数据库、欧洲ST-T数据库来检测,并通过12导联同步心电图数据库的任意单个导联数据来进一步验证,其中QRS波的检测精度达到99.8%以上,证实了算法的可靠性。3.首次提出把心电图分类同P波检测结合起来,提高了病理波形下P波的检测精度。4.算法成功嵌入到下位机内,使其可运用到12导联同步心电图机中,证实了算法的可移植性。