近年来,随着医疗信息化技术的迅速发展,智能化医疗设备有着日新月异的变化。对心电信号(Electrocardiograph, ECG)的自动化处理是智能心电监护仪设计的重要理论基础,也是目前预防与诊断心血管疾病的最主要的方法。因此,对心电信号的自动化处理具有重大实际意义。本文在阐述心电信号自动化处理现状的基础上,详细介绍了心电信号评估算法和QRS波检测算法。基于高阶统计量和小波变换,提出了三种心电信号评估指标,分别为：峰值系数、能带系数和融合信号质量指数。峰值系数在信号方差较大时,评估效果好,能带系数却恰好相反。综合二者为不受方差影响的融合信号质量指数。接着,本文阐述了三种QRS波检测算法,分别为：传统的阈值差分法、高阶统计量法和双导联融合法。其中,双导联融合法为本文提出的新算法。双导联融合法是在单导联阈值差分法QRS波检测的基础上,由双导联决策方法来判定采用第一导联检波、第二导联检波或双导联融合检波。其中,双导联融合检波包括双导联融合方法和导联判断条件。以MATLAB为实验平台,采用MIT-BIH噪声测试数据库对三种评估指标进行验证,实验表明,三者均能良好地评估心电信号,且融合信号质量指数的评估效果最优。采用MIT-BIH心率失常数据库对双导联融合法进行验证,统计得到平均灵敏度和准确率分别为：99.87%、99.81%。其漏检数和误检数比第一导联分别降低了23.26%、18.27%,比第二导联分别降低了88.21%、95.11%。可见,双导联融合法显著地提高单导联的检测效果。因此,本文提出的算法在心电信号的自动检测与分析领域有重要的应用价值。