隨著醫療事業信息化進程的迅速推進，相關醫療設備雖然實現了基于有線網絡的網絡化，但是成本高、維護難是一大弊端。為此，具有靈活性和移動性的無線網絡方案應運而生。本文則是在無線體域網（WBAN，Wireless Body Area Network）系統上設計滿足要求、人性化的 Android 應用程序，實現各項生命體征信息的傳輸、顯示，數據挖掘及診斷決策等功能。它充分利用手機等終端設備的移動便攜性，可以隨時隨地的實現有效的個人健康信息監護。然而，WBAN 系統中智能終端的資源(包括存儲能力、計算能力、無線通信能力和能量等)往往都是受限制的，因此要構造簡單易用和低成本的應用系統，就必須考慮內嵌入式輕量級的數據挖掘算法的設計和實現，不僅能讓用戶對自身健康狀況有即時了解，同時避免額外的健康監護設備的開發，既節約了成本，又滿足了人們的健康需求，發展前景廣闊。傳統的數據挖掘算法主要在普通的 PC 機上使用，算法復雜，所需的運算量較大，通常是在分布式的計算環境下進行，本文將數據挖掘應用到移動終端的環境中，是對數據挖掘研究理論上和現實應用上的創新。為了實現在資源受限設備上對健康狀況做出初步診斷，尤其是動態心電圖(ECG)信號實時分析的要求，本文給出利用動態ECG信號的二階差分極小值和一階差分過零點來實現QRS波精確定位的實時檢測算法。通過在 Android 智能手機上的開發，經過實際的測試驗證，QRS 波檢測的準確率可達 95.5%以上，智能診斷的結果也與標準心電儀保持一致，表明該算法切實有效；在此基礎上將不包含 QRS 波信息的無效波段剔除，可以在保證服務器端數據真實有效的情況下，最大限度節省了資源占用，實現了一定意義上的高效傳輸，為個人健康監護服務的實際發展提供了參考。