介绍了一种基于卡尔曼滤波(Kalman filter)的在线评估ECG(electrocardiogram)信号状态的技术。当生理系统发生变化时,ECG信号会有许多突发转变点如跳跃和偏移等,及时准确地检测出这些异常点对临床具有重要意义。系统状态估计误差的突变可以直接预示生理信息的改变。本文介绍了此方法并通过实验验证了该方法的实用性。