动态心电图波形检测与心律失常分析是动态心电分析系统的关键。随着动态心电的发展,心拍的数量大幅度增加,人工的方法已经不能够处理如此庞大的数据。本文通过计算机处理的方法对心电信号的关键技术进行了研究,分析了心电信号的特点,具体工作如下。首先,阐述了心电信号关键技术的研究现状,研究了心电波形的特点以及心律失常的种类。重点明确了心电分析现阶段的三大问题:预处理问题,波群检测问题以及心律失常分类问题。其次,针对心电图中存在的基线漂移、工频干扰与肌电干扰三类噪声,本文采用小波分析的方法滤除基线漂移与肌电干扰,对于工频干扰使用自适应陷波器滤除。再次,为了提高QRS波群检测的准确度,本文使用一种自适应下降式阈值的算法实现了R波峰的提取并在MIT-BIH心律失常数据库中进行验证,分析讨论了算法结果与其它算法的区别。最后,为了提高心律失常分类的精度,本文采用了高阶统计量的方法和主成分分析的方法进行特征提取。将特征提取后的特征向量输入支持向量机中进行训练与分类,实现了六类心律失常波形的分类。在MIT-BIH心律失常数据库中进行算法验证,分析验证结果及算法精确度对比。