血压是人体重要的生理参数,能够反应出人体心脏和血管的功能状况,是临床上诊断疾病、观察治疗效果、进行预后判断的重要依据。人体血压随着生理周期、个人情绪、外界和内在的各种刺激而产生变化,具有明显的波动性。由于血压参数受身体状况、环境条件及生理韵律等诸多因素的影响,单次测量或断续测量的结果存在较大差别,而连续测量方法可在每个心动周期测量血压,在临床和医学研究中具有更重要的意义,基于脉搏波特征信息的分析方法是实现每搏血压的连续监护关键性技术,也是研究血压变异性的技术基础。本文的主要研究工作包括以下几个方面:1、针对脉搏波信号及其干扰的特点,除了在电路设计上采用放大,滤波等处理外,还设计了IIR巴特沃斯低通滤波器进行数字滤波去噪,最后采用小波变换去除脉搏波信号的基线漂移。2、对脉搏波信号进行时频域以及AR模型理论研究,为实验设计和数据处理提供依据。脉搏波时域特征参数确定的关键技术是对6个特征点的识别和提取,本课题采用阈值法进行特征点的自动识别提取。通过对脉搏波功率谱图和信号幅值等的分析研究,确定出进行频域建模时所选取的自变量。3、完成实验设计,通过高血压患者口服降压药改变血压值,在不同日期进行实验数据采集,提取脉搏波波形特征值进行时域建模、频域建模以及AR系数建模,研究脉搏波特征向量与血压值的关系,通过线性回归分析,建立数学模型,并对同一被试的血压值进行预测,评估预测效果。通过对实验数据分析,得到以下三方面结论:时域模型对血压的预测效果较差;频域模型和AR系数模型对同一被试的当天血压值有较好的预测效果,有希望经过改进和完善后达到临床应用的要求;对不同日期的血压值预测效果较差,需经过更多的数据分析来进一步查找原因,目前计划通过自适应动态标定的方法进行下一步实验以求提高精度改善预测效果。