踝臂指数是诊断外周动脉疾病的一种准确、简便、无创的方法。踝臂指数测量的关键是上、下肢收缩压值的精确测量,由于脚踝部位有多条动脉血管,一些动脉血管在加压袖带较高压力下也不能被完全阻断,所获得的脉搏波信号是踝部各动脉波动的叠加,由于无法确定脉搏波动信号的起始点,导致下肢收缩压测量出现误差。为了准确测量下肢的收缩压,必须提取被完全阻断的脉搏波信号。论文通过对柯氏音听诊法测量血压原理、双层袖带法测量血压原理、动脉血压与袖带压力之间的关系和血流波形的研究,提出了使用盲信号处理方法测量下肢血压的几点假设条件。在此基础上,依据假设条件确定了测量下肢收缩压的盲分离算法——对称特征值分解算法。使用常规盲分离算法必须满足传感器维数大于或等于信号维数的条件,而使用双层袖带法测量血压时只能获得一维信号,这样使信号检测系统处于欠定状态,因此无法分离出所需的脉搏波信号。本论文基于动态系统观点对一维数据构建延迟矢量,由这些延迟矢量组成一个内嵌式矩阵,在此基础上对此内嵌式矩阵进行盲信号分离,把欠定问题变成超定问题,解决了传感器维数不足的问题。仿真和实验表明,应用该方法可以分离出脚踝处包含收缩压信息的动脉血管的脉搏波动信号,提高了下肢收缩压测量精度,为踝臂指数在临床应用提供准确的数据。