移动健康监护设备作为身体状况评估的辅助手段,具有重要的研究价值和市场前景。传统的监护设备及方法通常受佩戴方式和环境因素影响较大,不便于人们日常使用。随着可穿戴技术的不断发展,基于该技术的移动健康监护研究及产品正在逐步深入到人们的日常生活中。然而,目前该领域中仍存参数测量准确性、设备稳定性及系统完善性等方面的问题。本文旨在研究可穿戴健康监护中多参数提取关键技术,并以此为基础设计并实现适用于日常生活的智能移动健康监护系统,主要工作及研究成果如下:提出了一种基于反射式光电容积脉搏波描记(PPG)信号的运动心率测量方法,包括信号预处理、运动状态判断、奇异谱分析(SSA)和频率决策四步。该方法经过实验验证,估计值与参考值之间的相关系数为0.985,平均绝对误差为2.33次每分(BPM)。实验结果表明该方法可以有效地实现运动状态下的心率测量。提出了两种基于脉搏波传导时间(PTT)的血压测量方法。第一种方法利用双路PPG和SSA运动干扰抑制实现运动状态下的外周PTT(PPTT)测量,并以此为基础实现了基于模型方法的血压测量。该方法经过实验验证,收缩压(SBP)和舒张压(DBP)的估计值与参考值之间的相关系数分别为0.75和0.77,平均绝对误差分别为5.91mm Hg和5.13 mm Hg。第二种方法利用心振描记图(SCG)和PPG实现PTT测量,并以此为基础实现了基于LANDMARC方法的血压测量,该方法经过实验验证,SBP和DBP的估计值和参考值之间的相关系数分别为0.80和0.76,平均绝对误差分别为5.11 mm Hg和4.74 mm Hg。实验结果表明两种方法均可以有效实现无袖带血压测量,其中运动状态下可采用第一种方法,具有一定的运动干扰抑制能力,而相对静止环境下可采用第二种方法,测量准确度更高。提出了一种基于运动强度量化及足底压力分布的足底健康状况评估方法。首先通过心率及步频对不同运动强度进行打分,然后结合分数及足底压力分布差异进行足底健康状况评估。该方法经过实验验证,可以有效检测出足底存在的症状,同时对症状的严重程度进行了量化,与实际情况一致。设计并实现了一套完整的智能移动健康监护系统,包括可穿戴智能健康监护终端和远程健康监护服务器平台两部分。用户使用的监护终端主要包括可穿戴多参数监测设备及智能手机客户端两部分,其中监测设备具有心电(ECG)、PPG、加速度及足底压力信号采集功能,同时可以实现心率、血氧、血压、运动强度及足底健康状况等多参数监护;手机客户端则主要用于用户生理数据的显示、上传,同时具有即时通讯、紧急情况处理等功能。医生使用的服务器平台主要包括数据库及控制端两部分,其中数据库主要用于用户数据的存储,同时包含与终端、控制端之间的传输协议;控制端则主要用于医生查询用户生理数据,接收用户健康咨询,紧急情况下还可以接收用户地理位置及实时生理数据,用于实时救助。