目前各种现代病的发病率不断攀升，尤其是糖尿病、贫血等。这类疾病最为有效的预防方式就是对血脂、血糖、血红蛋白等血液成分频繁地检测。动态光谱法(Dynamic Spectrum，DS)是一种具有广阔的应用前景的无创血液分析方法，它能有效地抑制个体差异(如皮肤、肌肉、脂肪)的影响和测量条件的变化。传统的动态光谱采集主要使用光谱仪作为采集平台，由于热辐射光源光谱特性、组织的吸收特性以及探测器的响应、精度等，造成光谱仪采集的光谱在各波段之间的信噪比存在较大的差异，并且采用光谱仪搭建的实验平台往往成本较高，不利于平台进一步的推广。因此本文设计了一款以FPGA为主控芯片的8波长动态光谱采集平台。该平台使用8路激光管(650nm-1064nm)作为光源，由FPGA控制光源驱动信号的产生、光电容积脉搏波(Photoplethysmography，PPG)的采集和PC端间的数据通信。简要介绍了正弦波调制解调技术的基本原理与优势，分析了邻道干扰，滤波器幅频特性以及各个通道的载波频率选择问题，并在FPGA中实现了高速数字锁相算法，解调每个通道下的脉搏波信号。相较于光谱仪，该平台的优势在于FPGA的采集速度更快且模数转换器位数更高，单波长下的光强可以调节，能够获取每个波长下高信噪比信号，为动态光谱后续发展提供了一种新的采集思路。
　　除了采集平台的设计，本文还对动态光谱提取方法进行了一定的研究。根据‘M+N’多维多模式多位置测量思想，提出了一种新的动态光谱采集方法——双位置提取法。该方法能够抑制血液散射对动态光谱产生的非线性影响。通过分别对光谱PPG信号上半部分与下半部分独立地进行动态光谱提取，实现在一个样本中提取脉动动脉血液收缩在两个不同位置时的动态光谱，从而获得两种散射程度下的动态光谱。为了验证新方法的有效性，对231例志愿者的实验数据分别用双位置提取法，优化差值提取法，单拍提取法进行DS提取，分别采用线性建模方式偏最小二乘回归方法和非线性建模方式RBF神经网络建立血红蛋白浓度预测模型。结果表明：双位置提取法能够有效的抑制血液散射带来的非线性影响，并且相较于PLS这种线性建模的结果，通过RBF神经网络这种非线性建模方式进行建模，能够更好地发挥双位置提取法的优势，进一步抑制血液散射带来的非线性影响，提高无创血液成分测量的预测精度。