中心动脉压的生物学原理是指升主动脉根部的血管受到的侧压力。中心动脉压和外周动脉压相比较而言有更密切的心血管病理和生理上的关系。中心动脉压可以更加直接,更加精准的反应冠脉、左心室和心脑血管的压力状态,所以中心动脉压一直是人们关注和研究的重要医学问题之一。实现中心动脉压的无创推测以及各项生理学指标的计算成为临床研究重点。研究表明中心动脉压和脉搏波潮波存在强相关性,要想正确推测出中心动脉压需要解决两个问题:?潮波分析识别是这些计算和推导的前提。而对于脉搏波明显潮波的识别已经臻于完善,对于隐蔽潮波的识别研究相对较少。?通用传递函数的设计与训练,通用传递函数来推测中心动脉压力波波形是计算中心动脉压的关键。本文针对存在于脉搏波中的隐蔽潮波的甄别问题开展研究,脉搏波波形的丰富多样部分脉搏波中致潮波被隐蔽在平滑波中,其波峰极不明显,利用传统方法准确性较低。本文从脉搏波的频域成分开始分析,找到潮波频域分布范围。然后利用sym4小波基对脉搏波进行多级分解,利用haar小波基对脉搏波进行多级分解。利用这两个不同的小波基函数分解的小波系数相减来识别潮波,在此过程中,通过实验,探究了不同层数的识别效果,最终确定sym4和haar第三层分解系数的差值识别准确率最高。进而通过实验确定单个周期内,第3阶差值波的最大值后的第3个到第10个峰值点对应的脉搏波潮波位置中第6个过零点为隐蔽型潮波位置。通过有创伤中心动脉数据(MIT MIMIC,麻省理工学院医学院的MIMIC重症监护数据)和自采数据验证,该方法对明显潮波和隐蔽潮波的识别上都有着明显的效果。本文通过对数据库数据和自采数据进行验证,对于明显潮波识别准确率达到97.5%,隐蔽潮波识别准确率达到91.11%。通过潮波处对应血压来推测中心动脉压还需要得到中心动脉压力波的帮助。目前来讲,从桡动脉波形推测中心动脉波形的传递函数的训练数据很难获得,本文利用MIT MIMIC中已有的脉搏波数据和中心动脉压力波数据,在比较和分析了Z变换、拉普拉斯变换和傅里叶变换的结果后,最终采用傅里叶变换进行通用传递函数(GTF)的训练,所获得的经传递函数转换后的中心动脉压波形在计算中心动脉压数值时达到较高的准确度,符合正负5mmHg的误差要求。