随着人们生活水平的不断提高和人口的逐渐老龄化，心血管疾病已经成为威胁人类健康的主要疾病之一。心电信号是评价心脏功能的重要依据，是人类最早研究并应用于临床与医学的生物电信号之一，心电信号比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性。因此研究更先进可靠的心电信号分析技术，以辅助医生更准确地作出诊断是非常有意义的。　　 在心电信号分析中，QRS波群检测是最为首要和关键的问题。QRS波群的检测不仅仅是诊断心脏疾病的重要依据，而且只有在QRS波群定位之后，才能对心电信号的其他参数和细节分量进行检测和更进一步的分析。　　 本文基于小波分析理论对心电信号预处理和QRS波群检测方法进行了研究。　　 首先本文对小波变换中的传统阈值规则和阈值函数进行了分析比较，并在此基础上对传统阈值规则和阈值函数进行了改进。并且在研究过程中由于小波基函数对于信号分解的效果有很大差异，从而影响预处理结果，因此对常用的小波函数进行了数学特性比较，从理论上确定了适合的小波基函数。另外一个非常重要的因素就是分解尺度的选取。本文通过分析噪声的带宽分布，确定合适的小波分解尺度。并对传统阈值规则和传统阈值函数下的心电信号预处理效果与本文的阈值规则和阈值函数的预处理效果进行比较。　　 其次，在对心电信号进行去噪处理的基础上，本文采用了三次B样条小波作为小波基函数实现了对QRS波群的检测方法。并且为了保证检测的准确度，本文的检测算法不仅仅在一个尺度上进行QRS波群的检测。同时为了提高检测的速度，本文采用从第四尺度向第一尺度循环。最后，本文以MIT-BIH心律不齐数据库为对象进行了实验，并对检测结果进行了统计，证实了本文算法的良好性能。