随着我国经济的迅猛发展和人民生活节奏的不断加快，不合理的饮食习惯和社会老龄化，许多心血管疾病如冠心病、高血压、猝死等发病率日益增加，为减少意外的发生，人们需要一种无创检测体征信号的方法，能在家中方便、快捷地检测个人的体征信息，时刻了解个人的身体状况，并及时发现心血管疾病。本文基于国内外研究现状，深入研究了脉搏波的形成机理，在总结归纳现有的各种脉搏波采集与分析方法的基础上设计出基于FPGA的体征信号采集与分析系统，克服传统中医脉诊主观因素的影响，为脉搏信息的定量分析、综合诊断提供依据，系统通过检测桡动脉脉搏波和一些基本信息来计算血流参数，得到了较好的效果。论文主要研究工作有以下几点：总结归纳了目前国内外人体生命体征信号无创检测的方法，并对体温、脉搏的形成机理进行研究，分析了脉搏波的传播与人体心血管系统的密切关系，提取出与心血管系统有关的血流参数。对BP神经网络在脉象识别的应用也进行了分析与研究。针对体征信号强度弱、干扰多的特点，采用小波变换去除基线漂移和人体呼吸、肢体抖动、肌肉紧张以及情绪的波动等引起的低频干扰，而检测仪器引入的白噪声以及固定频率50Hz的工频干扰则利用自适应算法去除，为后续体征信号的精确特征提取做好准备工作。完成人体生命体征信号采集与分析系统的硬件设计，包括体征信号放大电路、A/D转换电路以及串口通信设计。利用Visual Studio2010和MATLAB的混合编程完成PC端系统软件的设计与实现，通过对采集的脉搏波进行预处理，提取相关特征值，再配合无创检测的血压值计算血流参数值，最后通过对比实验证明系统具有较高的准确性。