近年来，心脏类疾病的发病率居高不下，心源性猝死更已成为当今社会最为常见的致死性病因之一，严重威胁人类的生命健康。通过研究发现，恶性心律失常是心源性猝死的主要原因。T波交替（T-wave alternans, TWA），是由于心电信号中T波形态逐搏交替形成的，可作为恶性心律失常和心源性猝死的预测指标。但由于T波交替大部分是微伏级的，因此需要利用一定的数字信号处理技术。本文简要介绍了快速傅里叶变换谱分析法、复合解调法、相关分析法、移动平均修正法等几种著名的TWA检测算法，并以TWA的时域相关分析法为主要研究重点。本文主要完成了以下工作：1心电信号的预处理以及特征点标定。采用简单整系数法、数字滤波器以及采用双正交小波中的bior2.2小波进行小波变换阈值去噪法对心电信号进行滤波处理，去除工频干扰、肌电干扰以及基线漂移等噪声，得到特征明显清晰的心电信号。然后对去噪后的心电信号进行小波变换，在23尺度上定位QRS波。2 T波区间的确定。利用模极大值法进行T波区间的识别。在24尺度上首先根据R峰以及T波起点和终点的经验值确定初始T波区间。然后对每个心搏在此区间上找到T波的模极大值，根据模极值的个数和正负顺序确定T波的形态。对不同的T波形态采用不同的检测标准。由于不同形态的T波对应不同的T波起点和终点检测方法，可是实现T波区间的分类检测，提高T波检测的精确度，为下一步TWA的检测打好基础。使用matlab对QT数据库中的心电信号进行仿真。3 TWA的时域相关分析法研究。时域相关分析法检测TWA是对每个连续的T波计算基于互相关技术的交替相关指标。首先提出了一种基于相关性的T波区间对齐方法。然后在对齐的T波区间的基础上利用相关分析法进行检测。先取若干个连续的心搏计算得到平均T波，将该T波作为模板与待检测的连续心搏中的T波求最大互相关值，利用这个值与模板的最大自相关值之比来检测TWA。基于European ST-T正常心电数据库和MIT-BIH心律失常数据库使用matlab实现算法的仿真。本文主要是介绍了相关分析法这种时域TWA检测方法，并对检测前期准备工作中的T波区间的识别方法进行了大量研究。相关分析法能追踪短暂的TWA数据段，既能检测稳态的TWA也能检测非稳态的TWA。但同时它容易受到噪声干扰，对信号波形要求高，这在很大程度上降低了它的临床应用价值。在本文中，我们希望通过提高T波区间检测的准确度来降低相关分析法检测的错检率。