信号与信息处理是信息科学中近十几年来发展最快的学科之一，传统的统计信号处理有三个基本的假设：线性，高斯性和平稳性，而现代信号处理方法是以非线性，非高斯性和非平稳性作为分析与处理的对象，尤其以非平稳信号的处理引人注目。 在具有强烈非平稳性的心电信号的分析中，最为首要且关键的问题就是QRS波群的检测。这是因为可靠的QRS波群检测，不仅是诊断心律失常的重要依据，而且只有在确定QRS波群后，才有可能计算心率、心率变异性，并进一步地检测和分析心电的其它细节信息。 QRS波群检测经历了几十年的发展，目前已经提出了多种检测方法，本文试图从另外的角度来分析心电信号，利用基于RLS算法的自适应AR建模和结合小波的KALMAN算法，对QRS波进行预测和校正，当心电信号发生变化时，如某种疾病导致心电信号产生的变化，自适应模型可以自动的对模型进行修正，再根据R波在各个尺度上的小波系数，通过一定的判定准则进行判别，从而确定心电信号的R波位置。 实验证明，本文中采用的算法取得了比较好的效果，无论在实时性，抗干扰性，还是准确性上都有了明显的提高。是检测QRS波群的一种较好的方法。