人体血液成分的无创检测是生物医学工程领域的前沿技术之一,光学方法是近几年的研究热点,其中最具有代表性的方法是近红外光谱法,该方法以具有多项领先性优势如低成本、高精度、安全高效等受到了广泛的应用与研究,具有良好的应用前景。然而,测量条件与个体差异是影响该方法发展的最主要问题,以PPG信号为数据基础的动态光谱法可有效解决这一问题并已受到了广泛关注。本文从血液成分无创检测的研究现状出发,重点介绍了动态光谱法理论。在动态光谱法的基础上,主要论述了以下几个方面的内容。设计并搭建了以LED作为补偿光源的光谱采集系统,并以此系统对被试者进行了光谱数据采集实验。为提高PPG信号预处理的有效程度,文章介绍了PPG信号的基本内容以及PPG信号的预处理在动态光谱中的重要性,提出运用双树复小波变换(DTCWT)结合阈值分析与数学形态学的方法进行PPG信号去噪,该方法能够改善PPG信号预处理中不同噪声无法同时去除的问题,提高了PPG信号的信噪比。提出了一种基于源角度的动态光谱提取法,即独立分量分析(ICA)结合DTCWT的提取方法。为验证该方法的有效性,对光谱系统所采集的151例样本数据进行了动态光谱提取及血液成分浓度建模预测,并将该方法与目前常用的频域提取法与单沿提取法对比。实验采用了偏最小二乘法(PLS)对提取出的动态光谱数据与血红蛋白生化值建模,频域提取法与单沿提取法的模型预测结果的准确率分别为63.71%与78.83%,而ICA结合DTCWT的提取方法的模型预测准确率达到了90.72%,模型的精度有了较大的提高,验证了ICA结合DTCWT的提取方法的可行性与有效性。不同于传统的时域与频域的角度,本研究尝试基于源角度进行了动态光谱提取,提高了动态光谱法预测血液成分的准确性,拓宽了动态光谱法的发展思路。