目的:目前使用呼吸音模拟呼吸气流速度的研究已经获得广泛关注,同时已有研究证明呼吸音和呼吸气流速度之间的关系。临床中监测呼吸率的方法仍存在一定的缺陷。本研究的目的是验证气管音特征值和呼吸气流速度之间的关系并且选出用于模拟呼吸气流速度的最优气管音特征值,之后基于气管音最优特征值实现对不同呼吸情况下呼吸率的监测。研究方法:1、在静息状态下采集9名健康志愿者气管音信号以及呼吸气流速度信号。求取7种气管音特征值用于模拟呼吸气流速度。从Bland-Altman分析,模拟误差以及特征值求取时间三个方面对气管音特征值模拟呼吸气流速度的模拟效果进行评价。除此之外,对合并模拟和分开模拟的模拟误差进行比较。2、采集46名志愿者气管音,同时采集志愿者鼻气流压力信号。在呼吸速率稳定情况下分别使用5种方法基于气管音特征值求取呼吸率,在呼吸速率改变情况下使用估计呼吸次数的方法基于气管音特征值求取呼吸率,基于鼻气流压力信号求取的呼吸率将其作为参考结果。采用线性回归分析,准确度和精密度,成功率,Bland-Altman分析作为气管音特征值求取呼吸率结果分析的评价标准。结果:1、对于任意气管音特征值来说,Bland-Altman分析结果表明实际的呼吸气流速度和模拟得到的呼吸气流速度之间均有较好的一致性。若单纯从误差系数角度考虑模拟效果,气管音模拟呼吸气流速度最优特征值为LogVariance（100ms,50%）,若综合误差系数和特征值求取时间两个角度考虑气管音模拟呼吸气流速度最优特征值为LogEnvelope,同时,合并模拟的误差系数小于分开模拟的误差系数。2、综合线性回归分析,准确度和精密度,成功率和Bland-Altman分析的结果,在呼吸速率稳定情况下,基于气管音特征值使用AMDF₁方法得到的结果优于其他方法的结果;在呼吸速率明显改变的情况下,对于4种不同的呼吸情况采用AMDF₁方法得到的呼吸率结果和参考呼吸率之间相差较大,且不能反映呼吸率的变化情况,因此采用估计呼吸次数的方法对呼吸速率明显改变的情况使用气管音特征值求取呼吸率,其中对于正常呼吸+快速呼吸和正常呼吸+慢速呼吸两种情况结果较好,对于其余两种情况结果并不理想。结论:基于目前的数据和研究,在使用气管音进行呼吸气流速度模拟时,使用呼、吸阶段合并模拟的方式最为理想,在此基础上,选择LogVariance（100ms,50%）用于最小误差的呼吸气流速度模拟,选择LogEnvelope用于最优性能（模拟准确性与运算时间综合考虑）的呼吸气流速度模拟。在临床上对呼吸率进行常规监测时,基于气管音特征值使用AMDF₁方法实现对呼吸率的监测,对于呼吸异常情况下（如呼吸不稳定的重症监护状态）的呼吸率监测,则使用估计呼吸次数的方法基于气管音特征值求取呼吸率实现对呼吸功能的监测。