目前连续血压检测算法主要有下面三种：

•ECG、PPG结合法

脉搏波从心脏位置传导至PPG信号测试点的时间差，称为脉搏波传导时间(Pulse Transit Time，PTT)。PTT血压测量模型通常使用心电信号(Electrocardio⁃Gram，ECG)作为PTT的起点，而在身体其他位置(如耳垂、指尖)记录的PPG信号作为PTT的终点。通过识别ECG信号和PGG信号的主波峰，便可得到两个主波峰的时间间隔PTT。PTT与收缩压SBP成线性相关，运用线性回归方程建立矫正系数，能较准确地计算出SBP。但PTT与DBP相关性较小，通常配合其他方法计算DBP。而因人体差异及活动状态差异，需不断对 PTT 模型进行校准。相对于其他研究方法，该方法的理论研究较为成熟，血压测量模型已能较准确地测量血压。但除了所需测量的PPG信号外，该方法还需要额外的设备测量ECG。

•两路PPG结合法

两路光电容积脉搏波结合法利用人体两个不同部位，如手指、手腕、耳垂间等。根据测得的两路脉搏波信号特征点的脉搏到达时间差(Pulse Arrive Time Difference，PATD)，通过PATD模型来估算血压。该方法相比 ECG与PPG结合法，在设备复杂度上更加简单，成本较低。但需要佩戴多个传感器，且传感器的时间同步要求度高，一定程度上加大了测量难度。

•脉搏波特征参数法

脉搏波特征参数法的核心在于，建立脉搏波特征参数与血压之间的关系。该方法提取每搏血压值及对应的脉搏波特征参数，并分析血压值与脉搏波特征参数间的相关性。选择相关性较大的特征参数与血压进行回归分析，推导出血压和特征参数的方程。相比前两种只需提取主波峰特征点的方法，脉搏波特征参数法通常需要多个特征点，对PPG信号的完整程度要求较高。

这三种方法里，脉搏波特征参数法相对更有优势，因为只需提取特征值，然后计算回归模型即可。

脉搏波特征参数法基本步骤

(1)脉搏波特征点的识别

设定一个脉搏波中有A、B、C、D 和E五个特征点，A点为起点；B点为主波峰及最大值点；C点为次波谷；D点为次波峰；E点为终点，也是下一个周期波形的起点。其中，A、E两点均为主波谷及最小值点。

(2)滤波处理

由于周围光的噪声影响，原始PPG 信号的波形具有毛刺，特征点不易识别，所以先将原始数据通过滑动滤波消除毛刺。

令Sr(n)表示原始PPG序列，其中n =0,1,...,1999 表示样本编号。本文对Sr(n) 进行跨度为15的滑动均匀滤波，得到滤波后的脉搏波序列Ss(n) ，如上式所示。

(3)周期分割

对PPG 信号进行周期分割的前提是，确定每个脉搏波的A点。PPG 信号的二阶导函数称为加速度容积脉搏(AccelerationPlethysmogram)，简称APG信号。然后通过自适应阈值法，对APG信号的a波波峰进行识别，确定A点。

先对(2)中的Ss(n) 进行二阶差分计算得到APG 信号序列Sa(n)，如式(2)所示。

设门限值T =0.6max(Sa(n))，其中max(Sa(n))表示当前测试时间APG信号的最大值。当信号质量较为理想时，0.6的系数大小既能保证a波波峰点位于门限值之上，又能保证其他波峰点位于门限值之下。当Sa(nA)>T时，有Sa(nA)>Sa(nA -1)且Sa(nA)>Sa(nA +1)，则所对应PPG信号的A点为nA。

(4)特征点识别

除了识别脉搏波的A点，还需要识别特征点B、C、D。B点为PPG 信号的主波峰及最大值点，也是一个极大值点。其在PPG 信号的一阶导信号中，对应一个由正到负的过零点N，本文通过识别N点来确定B 点。令Sd(n)为PPG 信号序列的一阶差分序列，当Sd (nN )>0 且Sd (nN +1)<0 成立时，则nN 为Ss(n) 的极大值点。

C点为PPG信号的局部极小值点，在PPG信号的一阶导信号中，对应一个由负到正的过零点，即O,P间的零点。

同理，D点为PPG信号的第二个局部极大值点，在PPG信号一阶导信号中，对应一个由正到负的过零点，即P,Q间的零点。

(5)特征值计算与筛选

选用特征参数主要包括时间参数、幅度参数、面积参数以及人体心率，并求得各个特征值与收缩压SBP、舒张压DBP的相关性。

根据右边表格计算得到的特征值与SBP、DBP的相关性，选择两个相关性最大的特征值作为回归参数，即选择t2/t和HR。然后计算回归模型即可得到收缩压SBP和舒张压DBP的方程。

参考文献：基于单路PPG信号的连续血压检测算法设计_刘乔寿