心肺复苏是指针对心脏、呼吸骤停所采取的抢救关键措施，即通过胸外按压形成暂时的人工循环，采用人工呼吸代替自主呼吸，利用高压电颤转复心室颤动等。由于目前在进行急救的过程中缺乏有效的实时监测手段和反馈方法，使得急救人员无法了解自己实施心肺复苏的实际效果，从而造成心肺复苏的整体成功率相对较低的现实。. 本项目的研究以数字信号采集与处理为主要方向，利用一对除颤电极，实现对心电信号与双频率胸阻抗信号的实时检测。采用双频率生物电阻抗检测技术与自适应滤波技术，完成对胸外按压及人工呼吸的自动识别以及在心肺复苏过程中因人工呼吸、胸外按压等对心电信号产生的干扰进行分离，以实现对在强干扰信号背景下被污染的心电信号及由心脏机械收缩产生的心阻抗信号的有效滤波，使得急救人员可以在不间断心肺复苏的情况下，实现对心电、呼吸、脉搏以及胸外按压实际效果的实时监测。. 在硬件设计上，我们完善了基于双电极的胸阻抗检测电路设计。激励电路采用了基于高输出阻抗的运算跨导放大器OTA，频率为30kHz和1MHz，幅度为0.5mA的交流恒流源，从而提高了输出信号的抗干扰能力。信号采集部分则采用了DATAQ公司的DI-148U采集系统，实现了对心电、胸阻抗信号、加速度以及血压信号的同步采集与存贮。运用建立的长时心肺复苏家猪模型，我们把14头成年家猪随机分为高质量按压或低质量按压组，并分别按照现行的国际心肺复苏指南进行了2分钟的人工胸外按压及人工通气，之后施以120焦耳的电击除颤。我们针对所分析信号的不同分别提出了两种算法。一是基于胸阻抗信号的按压与呼吸识别算法。该算法可以在进行按压的过程中自动判别心电信号中的干扰来自于胸外按压还是来自于人工呼吸，并计算出按压频率和呼吸频率等相关系数。二是以提取的胸阻抗信号为参考，提出了一种基于谱相关性分析的增强型自适应滤波算法，完成对受到按压干扰的心电信号进行有效滤波。. 研究结果表明：（1）胸阻抗信号幅度的变化与胸外按压的深度及冠状动脉灌注压均呈线性正相关。因此运用胸阻抗法在实施心肺复苏的过程中实时监测胸外按压质量的设想是可行的。（2）所设计的增强自适应滤波算法可以将受干扰心电信号的信噪比由滤波前的-15dB提高到0dB左右。而可除颤信号的识别率由原来的47%提高到了96%。因此在进行胸压外压的过程中对心电信号进行实时分析并及时进行电击除颤的思想是可行的。