生理信号检测系统可穿戴式研究和无线传感器网络技术是传感器技术和生物医学工程发展的重要方向，它将在从慢性病医疗保健模式向以个人为中心的社区医疗保健模式转变过程中发挥重要的推动作用。用于可穿戴式系统的无线传感器网络能量效率问题决定网络生命周期长短，也是该类型系统实用化过程中亟待解决的关键问题之一。　　作为一种新的采样理论，压缩感知提供了可一步实现数据采样和压缩的方法。可以有效地降低无线传输时流量需求，从而达到无线能量效率最大化。在无线可穿戴式系统这类采样端有低功耗的要求、通讯带宽限制、处理器运算能力和存储空间有限的应用中具有极大的潜在价值。　　本文首先以参数化的心音这个能够反映心力机能的生理信号为研究对象，讨论了心音和心力机能的生理学基础和关系，然后着重研究了模型化的、基于压缩感知理论的心音样本信号采样、重建技术，研究内容包括(1)讨论基本模型，在多种压缩感知矩阵特性研究的基础上，依据心音信号的时域稀疏性这个先验知识，提出利用信息丢失率最低的高斯随机观测阵进行全局化采样，得到低维观测结果，然后采用l1范数最小化模型的凸优化方法进行概率意义上的稀疏信号重建的方法;(2)讨论衍生模型，研究心音信号的l1范数最小化及衍生模型的求解问题，包括基追踪、基追踪消噪、块稀疏等。　　评价了基于压缩感知理论的心音样本信号采样、重建技术的适用性情况。研究内容包括(1)以特征较完备的、公开的eGeneralmedical心音数据库为样本，进行多重压缩感知采样和恢复重建的数值仿真实验。对心音信号在欠采样条件下，压缩率和处理前后信号之间的均方根误差MSE之间的关系进行了讨论，并给出了关系曲线。(2)讨论并验证了心音信号的特征对重建误差的影响，保守的估计下（MSEs取0.01），在取得最大压缩比率(3.3∶1)的情况下，有59.3％的样本满足条件;在取得压缩比率＜1.17∶1的情况下，100％的样本满足条件。　　研究了心音信号压缩感知方法在工程应用中的消噪问题。将基追踪模型中的约束条件松弛，引入误差因子ε，用二阶锥规划方法求解基追踪消噪问题，取得了较好的消噪和重建效果。　　开发了以可穿戴式为目标的心音信号采集、存储和处理的软硬件系统，重点讨论了MEMS硅微传声器元件选型、传感器参数匹配等设计。提出一种新的使用躯干三维加速度合成矢量的模来判别极限运动强度状态的方法，开发出支持该方法的、基于硅微传感器的可穿戴式柔性加速度测量和分析系统，并实现了判断竭尽全力快速跑状态算法的软件，用于进行极限运动前后心音分析和心力机能研究。它参照了公认的用于心功能评价的极限运动强度下最大摄氧量测试原理，达到了拓宽试验实施条件，降低试验成本的目的。　　应用小波理论中的多分辨率分析，研究并比较采用了小波萎缩法的几种阈值处理准则和阈值选取方法在心音信号处理中效果的差异，确定了小波分析作为心音信号后期处理中成分提取和消噪手段。　　根据本文设计的基于加速度测量的心脏极限运动后心音测量和特征分析试验方法和装置，进行了30例心脏负荷试验。通过对心音信号的处理，进一步研究了心脏负荷试验下表征心力机能的心率恢复趋势、S1/S2变化趋势和D/S的比值变化趋势等特征参量，进一步将实测数据进行本文讨论的、基于压缩感知理论的方法处理，达到了预期的效果，提出将压缩比率控制在1.43∶1以下可以保证提取表现心力机能参数信息的准确度，并可以达到数据流量节省69.2％。并为可穿戴式动态无线网络心力监护装置的研究提供了崭新的思路。希望今后它能够在运动员体能训练、孕妇围产期安全、心力衰竭病人意外保障和航天员生命支持等方面发挥重要作用。　　论文取得的创新研究成果如下:　　(1)利用完备的心音数据库，探讨了心音形态上的差异和采用不同的测量次数对重建误差的影响。讨论了当压缩比率不同的情况下，多个类型的心音信号进行压缩感知重建处理的效果差异，优选出不同信号特征条件下最优的压缩感知信号处理方法;　　(2)设计并实施了具有高信噪比的穿戴式心音传感器系统软硬件，同时提出将加速度矢量作为衡量最大运动量的指标。为心肌力能评价提供了一种基于竭力跑步的判别方法。　　(3)进行了30个运动心音测试实验，将得到的数据用论文所研究的压缩感知方法处理，提出将压缩比率控制在1.43∶1以下可以保证提取表现心力机能参数信息的准确度，并可以达到数据流量节省69.2％。