随着慢性疾病的日益普遍以及人们对自身健康状况的关注越来越多,多生命体征参数监测系统开始逐渐受到人们的关注。同时随着大数据和智能硬件的发展,穿戴式设备开始成为医疗保健领域的焦点,并被普遍认为是可覆盖人们日常生活的下一代医疗监护设备。在此背景下,本毕业设计研制了一套基于光电容积脉搏波(PPG)信号的穿戴式多生命体征参数采集系统。本系统由硬件设备和Android智能设备端的APP程序组成并协同工作。硬件设备佩戴于人体体表,并将采集到的信号发送到Android智能设备并实现波形的接收、显示,和存储等功能。本系统可采集单路或双路PPG信号、单路胸导联ECG信号,以及三轴加速度计信号。基于该系统,本文进一步设计了实验以探究位于人体喉部的最佳PPG信号采集部位。实验选取了 6个信号候选部位并通过四项参数对PPG信号的质量进行评估。实验结果发现了一个部位具有最高的信号稳定性,而另一部位具有最大的信号分量,并且能够从中提取呼吸率参数。在此基础上,本文建立了基于本穿戴式系统的多生命体征参数提取模型,可提取脉搏率、呼吸率、血氧饱和度,以及动脉血压中的收缩压和舒张压等5项参数。误差分析实验得到了上述5项参数的相对误差分别为0.73%、4.78%、0.44%、7.22%和7.82%。除了两项血压参数外,前三项参数都达到了较好的误差水平。