冠心病以其发病率高、治愈率低等特点成为威胁人类身体健康的最大隐患之一,如果不能有效地预防治疗,冠心病将成为人类未来发展面临的严峻问题。随着智能医疗仪器的快速发展,给冠心病的诊治带来了便利,但是冠心病识别还存在准确率低、检测耗时较长且费用昂贵等缺陷。因此,研究一种实时性好、准确率高的冠心病识别方法显得尤为重要。心电信号和脉搏信号蕴含丰富的人体生理系统生理和病理信息,可以作为冠心病预防和识别的指标。结合心电脉搏信号检测出脉搏波传导时间变异性信号,脉搏波传导时间变异性信号能够反映冠脉病变的严重程度,以及自主神经系统的调节机制。实时分析脉搏波传导时间变异性得到相关信息,对冠心病的实时监护及预警具有重要意义。从冠心病的病理机理和临床诊断出发,综述了冠心病临床诊断方法和冠心病识别方法的国内外研究现状。在综述方法的基础上,利用冠心病发病过程中冠脉病变严重程度和自主神经调控原理,提出采用脉搏波传导时间变异性来实现冠心病的实时、准确的识别。解决了现有脉搏波传导时间变异性信号分析方法实时性和准确性顾此失彼的问题,以及现有只通过自主神经系统调控原理识别冠心病包涵信息单一的问题。本文主要工作如下:1)研究脉搏波传导时间变异性信号的提取方法,通过数据特征和现有方法的分析对比,确定同步心电信号R波峰值至脉搏信号主波峰值间的时间间隔序列,即为脉搏波传导时间变异性。针对心电脉搏信号在采集过程中引入的各种噪声和干扰,采用实时性较强的整系数滤波器进行滤波。2)针对目前脉搏波传导时间变异性分析方法的主观性强、实时性差等问题,结合脉搏波传导时间变异性的特点,在时域分析和非线性分析的基础上,采用滑窗迭代的思想对其改进。得到实时时域特征和实时非线性特征,通过实验分析得到改进后的特征具有较好的实时性,并且大部分特征具有较好的准确性。同时分析了脉搏波传导时间变异性的频谱信息,较心率变异性频谱能量分布更明显。3)根据脉搏波传导时间变异性信号的特点确定了各识别算法的模型参数,并通过识别准确率和算法运行时间进一步说明参数的重要性。采用t检验和主成分分析进行特征选择,有效保留原始特征信息的同时消减了数据维数,从而降低了识别算法的复杂度。通过实验对比分析,提出了一种兼顾准确性和实时性的冠心病识别方法。