脉诊是中医理论中的一种非常重要的诊断方式,在现代医学理论研究和实践中仍具有较高的地位。而脉诊的诊断结果严重依赖于医生长期积累的个人经验和技能,这种复杂、主观、模糊的理论需要医生花大量的时间去学习和掌握,不符合现代医学客观化和标准化的发展要求。为了促进脉诊现代化发展,近几十年来,众多学者在采集和分析数字化脉搏波信号方面做了大量工作。现代化脉搏波获取和分析的主要研究内容包括脉搏波信号的客观化获取、预处理、数据分析等过程。然而,当前各个环节的研究都存在一些不足,比如采集系统传感器功能单一、实用化水平较低;缺乏信号质量评价体系;预处理算法无法较好的处理复杂的临床数据;特征提取方法性能不足等。为了解决这些问题,本文分别从采集系统设计、信号质量评价体系构建、预处理算法和流程改进、信号参数化表示方法和特征提取等方面展开了一系列研究:（1）设计了一种基于多传感器协同的脉搏波感知传感器阵列,并以此构建了较为完备的脉搏波采集系统。脉搏波信号传感器采用了两种性能不同的应变片,金属箔式应变片和半导体应变片,克服了大多数设备采用单一类型传感器导致的性能不足的缺点,可以同时记录精确的静态接触压力信号和动态脉搏波信号。基于临床实践,对采集系统的人体工程学设计、传感器性能自动调整和修正、电路模块化等方面进行了改进。构建了一个闭环的控制系统,可以根据获取的信号的情况自动调整切脉压力或者提醒操作人员对传感器进行调整。（2）针对复杂情况下的周期分割问题和信号质量评价问题,提出了一种基于信号质量评价的脉搏波预处理框架。该框架利用局部点检测的分割点筛选方法,可以在信号形态、干扰和质量等呈现多样性的临床数据库上,获得较好的周期分割性能。通过分析数据库中异常信号的类型和产生原因,提出了一种实时的信号质量评价体系,可以用于脉搏波信号采集过程的辅助操作。而通过将信号质量评价体系与预处理过程相结合,增强了离线数据处理中异常信号和异常周期的检测能力,有效的提升后续数据分析的可靠性。（3）为了对信号中的轮廓信息和细节信息进行更有效的表示,提出了一种基于离散傅里叶级数的脉搏波平均周期信号参数化方法。考虑到脉搏波信号由不同频率的生理过程共同产生和作用,该方法对信号中的不同频率分量,即轮廓信息和细节信息,分别进行了抽取。避免了现有方法在关键点检测时的误差和对局部信息进行表示时的过度拟合问题,并提升了模型对信号的表述能力。实验表明该方法不仅可以获取更小的表示误差,而且在同类方法中具有更强的疾病鉴别能力。（4）针对单周期脉搏波信号中的主波、潮波和重搏波等生理信息的精准表示,提出了一种基于Gabor时频原子和稀疏表示的脉搏波波动分量特征提取。该方法不仅考虑到了不同生理活动的频率不同,也对不同生理活动的时间差异进行了表示,并利用Gabor原子良好的形态变化和时频特性对脉搏波平均周期信号进行了稀疏表示。通过实验表明,所提出的代表脉搏波主要波动信息的Gabor特征向量在基于脉搏波信号的疾病分类中可以获得更好的识别性能。