生理信号中，能够自动的对心电图(Electrocardiograph, ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位心电信号中 QRS 波群和 P、T 波,是心电图信号分析的一个关键环节，心电信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各

首先简述了信号自动分析技术的研究背景和意义，并从预处理和特征检测两方面综述其发展，同时介绍了信号的产生机理、获取方法以及其自动分析的技术难点。分析信号存在的多种噪声特点，介绍常用的两种滤波算法：传统数字滤波法和小波滤波，对它们进行实验仿真并分析了各自优缺点。在此基础上，设计了一种新的滤波器，它基于提升小波变换，计算过程简单、利于硬件实现，实验结果表明其效果良好。介绍两种经典的波群检测算法：差分阈值检测算法和小波变换检测算法，对它们进行实验仿真并分析各自优缺点。之后，提出了一种新的波群检测算法，该

提出了一种基于小波多分辨分析的算法，对心电信号进行特征提取和识别。通过小波变换对常规心电图信号进行分解去噪和特征提取，并利用动态自适应阈值和删除多检点，补偿漏检点对QRS波检测进行优化。实验结果表明该方法在QRS波形不失真的情况下，提高了一部分MIT-BIH数据库信号中QRS波识别的准确率，并且对于较低准确率的心电信号的原因进行了分析。