心血管疾病是全球疾病死亡的首要原因,但庆幸的是,80%的心血管疾病是可以被预防的,除却日常生活习惯的改善外,定期的监测和早期筛查必不可少。动脉硬化是心血管疾病发生的重要环节,通过预防动脉硬化或检测动脉健康状态,从而进行诊断、干预治疗,可以有效减少心血管疾病的发生。现今用于动脉硬化早期筛查的方法主要通过血压、脉搏信号特征分析及相关参数的计算,在标准范围内对动脉硬化状态进行量化评估。但目前大多数用于动脉检测的设备价格比较昂贵,且种类不多,并不适用于家庭或社区使用。针对此问题,本文利用实验室新开发的心电、脉搏同步信号的动脉硬化采集板卡进行了心电、脉搏信号分析系统软件端的设计和实现,完成了基于心电信号的脉搏信号特征及脉搏信号的特征参数计算。本文采用基于微软基础类库（Microsoft Foundation Classes,MFC）框架搭建了心电与脉搏信号采集及脉搏信号特征分析的上位机平台。采用光电传感器获取人体指端脉搏波信号,通过动脉硬化采集板卡的串口通讯功能将数据传输到上位机平台,脉搏信号上位机平台接收到信号数据后,对信号进行显示、冻结、存储、特征识别和提取。因采集到的原始信号带有噪声,需通过中心滑动平均滤波滤除高频噪声,再利用三次样条插值算法去掉基线漂移影响,对滤波预处理后的脉搏信号进行特征点识别和参数计算。利用统计学方法对特征参数与人体动脉健康状态之间进行相关性分析,得到与动脉健康状态具有较高相关性的特征参数,对风险组人群进行动脉健康评估。本文共采集了97例受试者样本数据,年龄分布在20～80岁之间,年龄层分布较为全面。其中将50例不同年龄段的无心血管疾病史的正常组样本数据用作相关性分析,剩余47例高风险的样本用作验证评估。分析结果表明,由脉搏特征提取的最大上升变化率、上升支平均斜率、下降支平均斜率以及心电脉搏传导速度与动脉健康状态有较高相关性,并在风险组中验证有明显区分度。因此该参数可用于动脉健康的评估,且计算方便快捷,适用于进一步嵌入式设备的研发,具有较好的应用前景。