所谓亚健康是指机体虽无明确疾病,但是呈现出活力下降及适应性呈不同程度减退的一种生理状态。亚健康已经成为当今危害人类健康的头号隐形杀手。由于没有器质性病变,且通常不伴有明显的病理表现,因此现有的传统医疗检测设备,无法对机体的亚健康状态和导致功能低下的原因做出描述和判断。当前,亚健康状态的诊断主要靠一些生化指标和问卷调查,至今为止还缺少同时具备无创、简便、快速、成本低、可重复采用、客观量化、敏感性和特异性高、能持续监测亚健康对个体的影响过程的测评方法。 本文依据人体内部各个生理系统之间(如循环系统、呼吸系统等)相互耦合的原理,从反映人身体健康状况相对最重要、最全面的心脏血液循环系统出发研究亚健康,即从血压、血流、血管阻力和血管壁弹性等血液流变学参数的角度研究亚健康。 首先,我们用血氧探头和压力脉搏传感器及相关部件构建了基于脉搏波信号的亚健康检测装置,设计并实现了配套软件系统,便于后面用容积脉搏波法和压力脉搏波法两种方法实现脉搏波采集与分析。 设计了数据采集实验方案,然后采用具有良好的线性相位特性和实时性的简单整系数FIR滤波器,研究了人体脉搏波信号的去噪问题,取得了较好的效果。文中还比较了基于零极点抵消的简单整系数FIR、基于最小二乘法多项式拟合的FIR、基于LMS的自适应滤波器、基于小波分解的软阈值滤波器的滤波效果。 采用具有良好的时频局部化及自适应特性的小波分析法,研究了脉搏波的时域特征提取,并结合生理学知识和实际经验对其进行了改进,结果表明：在保证精度的前提下,本文提到的方法使得脉搏波特征提取速度比传统的单纯小波过零点法提高了一倍以上。 最后构建了基于生理参数评分加权和的健康评估模型,对志愿者健康状态进行了评价。在Matlab中采用最小二乘法对本文模型方法和亚健康自测表结果进行拟合验证,发现本模型总分值与自测表分值成反比,这与事实相符,表明本文的方法是有效的。特征参数都具有临床意义,评分系统简单易明,评分值的连续性是本评估模型的主要特色。