随着现代医疗技术的发展，利用光学原理，无创的脉搏和血氧饱和度检测技术成为监控心血管系统生理状况的重要方法。脉搏血氧仪在临床医疗、老年人和新生儿监护等方面得到广泛应用。但是目前的脉搏血氧检测装置仅仅局限于静止地对手指和耳垂等部位的测量，在抗运动干扰、测量精度、测量位置和方式等方面存在一定的局限性，无法满足目前对智能医疗设备的可穿戴实时测量的要求。　　基于上述背景，本文在分析总结研究现状的基础上，进行脉搏血氧检测系统的软硬件设计与实现，使其支持反射式与透射式两种测量方式，同时能够进行高动态范围高分辨率的测量。进行了抗运动干扰算法的研究与实现，并对算法的去噪效果进行了评估，本文的主要功能及贡献总结如下:　　1.设计并实现了支持多种测量模式的具有高分辨率高动态范围的脉搏血氧检测装置，有效地解决了多人多模测量情况下电路信号溢出、光电描记图不清晰、检测误差大等问题。传感器部分实现了支持手指末端、手指根部、耳垂等部位的透射式的脉搏和血氧测量传感器，以及支持手腕，手指等体表部位的反射式脉搏测量传感器。硬件电路方面改进感光驱动模块使其支持传感器发光亮度和信号增益的调节以及传感信号的交直流提取，为高动态范围和高分辨率的测量提供了硬件支持。软件部分主要包括信号自适应调节算法的设计与实现、信号去噪方法的研究与实现，脉搏血氧计算方法的研究与实现。本文设计了多人多模式测量实验，结果表明该系统在反射式与透射式多种测量模式下、以及不同的被测人的情况下都可以收到清晰的光电描记图，能够进行稳定测量，脉搏测量误差低于1％。　　2.对抗运动干扰算法进行研究与实现，针对突发性干扰造成的脉搏波形周期扰乱问题，本文提出了小波滤波结合奇异值分解的去噪算法。算法实现过程包括:使用加速度传感器进行运动识别，使用小波滤波对干扰信号进行分解与分层重构，在此基础上结合奇异值分解方法进行信号去噪与恢复。本文实现了STM32硬件平台上的加速度传感器驱动程序，对小波滤波处理参数进行了分析与选取，对奇异值分解方法进行了研究与实现。基于以上算法本文进行了实验验证工作。实验结果显示，该方法可以有效地识别受运动干扰的数据波段，并可以降低突发性干扰信号的脉搏测量误差，使测量误差平均降低45.7％，但对持续性高频抖动信号的误差降低率不足5％，恢复效果不明显。