近年来,随着心血管疾病患者和老年人群的数目日益增长,医疗资源的紧张形势逐渐凸现出来。为了缓解这一状况,清华大学嵌入式系统与技术实验室研发了远程动态实时心电图系统。该系统可以采集和分析实时的心电数据,并对心电异常进行报警,还可以对数据库中存储的历史心电数据进行综合分析,最后生成诊断报告。它不仅可以提高医疗水平和效率、降低医疗开支、减少医疗资源占用,而且满足了人民群众的保健需求。同步12导联心电图综合分析软件,即心电综合分析系统,是远程动态实时心电图系统的重要子系统之一。它可以从数据库下载历史心电数据到本地,然后进行自动分析和判别心律失常,并统计分析结果,最后生成诊断报告供医生和病人查询。本文介绍了基于支持向量机的同步12导联心电图综合分析软件的设计与实现,首先描述了软件的整体架构,然后对心电信号的预处理、心电波形的检测以及心律失常的判别进行了研究和改进,最后介绍了软件各个功能模块的编程实现。其中心律失常判别算法的优化和软件的设计与实现是本论文的重点内容。论文的主要成果如下:1.使用零相位滤波方法对经典差分滤波器进行优化,得到一种改进的心电滤波算法对心电信号进行预处理,解决了差分滤波器的相移缺陷。2.引入RR间期预测机制对基于阈值的波形检测算法进行优化,得到一种改进的心电波形检测算法,不但提高了R波检测的准确率,而且加快了处理速度。3.使用一种基于多导联特征的方法,对所有导联均进行特征提取,相比于通常的单导联特征而言,强化了不同类型心律失常的特征差异,在使用SVM对心电信号进行心律失常的判别时提高了分类准确率。4.设计了心电综合分析系统的整体架构,将改进后的算法应用于系统,编程实现了同步12导联心电图综合分析软件,并根据国家标准完善了诊断报告的内容,可以在临床上应用。