心电信号的准确判别是实现心电监测系统智能诊断的关键。为提高心电信号的分类精度，研究了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database样本专家标注心拍进行统计分析，选择正常心拍、室性早搏、左束支传导阻滞心拍和右束支传导阻滞心拍作为神经网络识别目标，采用主成分分析法提取25个心拍特征作为样本向量。仿真结果表明，改进BP神经网络具有较好的分类识别能力，整个样本分类准确率为98.4%。算法收敛速度快，分类精度高，有助于检测和诊断心脏疾病。