心电监护是监测和预防心血管疾病的重要手段,心血管疾病具有慢性和突发性的特点,使长期的心电监护系统具有重要的临床意义。目前心电监护系统正在从电子医疗到移动医疗和穿戴式医疗逐步转变。随着大数据领域和智能硬件领域的快速发展,穿戴式心电监护设备逐渐成为智慧医疗领域的焦点,而穿戴式智慧衣是最具有潜力的穿戴式心电监护设备。穿戴式心电监护设备目前遇到实时性差、功耗高等关键问题,本文主要设计了一种实时低功耗心电监护的穿戴式智慧衣,并且提出一种面向穿戴式设备的实时低功耗的算法,主要包括以下五部分内容:(1)设计了一种镶嵌了传感器穿戴舒适的智慧衣,心电电极采用传统的纺织纤维和金属纤维相结合组成,穿戴者在使用的过程中不会感觉到不适,另外智慧衣设计弹性设置,可以根据体型进行调节。(2)搭建了穿戴式心电监护硬件系统平台,设计了系统所需的模块电路(心电信号调理模块、数据采集模块、数据存储模块、数据传输模块、数据接口和电源模块等),试制了电路并进行调试,对电路的尺寸进行改进,最终系统的大小只有3.8cm*5.8cm。(3)提出了一种动态学习的心电图侦测算法,该算法不但能够侦测动态的心电信号,而且在保证高准确率的情况下还能够实时低功耗的运行,另外还能够应对电极脱落和心脏发病等突发状况下的心电信号检测。(4)设计了基于HRV的睡眠阶段识别的分析方法,提出睡眠阶段的分析模型,并筛选比较具有辨别能力的睡眠阶段辨别特征值,降低网络的复杂度和资源需求,最终只选用的8个特征值,识别率可达到93.33%。(5)设计了基于分布式神经网络的心肌缺血实时监测的算法,对所用到的神经网络采用分布式运算,为了降低神经网络的复杂度,使用PCA进行降维。还对神经网络的架构进行了分析,最终识别正确率达到了91.4%。