目前医院常规健康体检在进行动态心电HRV分析时需在受检者多个部位放置导联电极片紧贴身体,采集过程操作复杂且限制了用户的日常活动,并且人们对日常HRV检测的便捷性、舒适性提出了越来越高的要求。近年来,利用无创的光电方法感测组织血液容积变化来获取病理学特征受到广泛关注。国内外已经有大量实验研究表明对光电容积脉搏波信号(PhotoPlethysmoGraphy,PPG)进行变异性分析提取到脉率变异信号(Pulse Rate Variability,PRV)与心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)具有高度一致性,基于此本课题设计一款基于腕部脉搏波的PRV分析系统,通过无线方式连接可穿戴采集装置与移动终端,实现对PRV参数的实时持续分析,方便快速地对心血管与精神压力疾病进行辅助诊断。本文首先阐述了脉搏波与PRV的关系,PRV是通过检测脉搏波形中逐次脉搏间期微小变化,转化为时序波形序列加以分析得到。然后通过脉搏波采集器完成腕部脉搏波收集及原始PPG数据的实时传输,以STM32L151为核心控制单元保持250Hz的采样率进行A/D转换获取脉搏数值,原始脉搏数值经蓝牙发送至智能终端处理。其次对脉率变异性检测算法进行研究,利用MATLAB工具预先对PPG信号滤波算法及PRV时频域分析方法仿真验证。选取五点平滑滤波去除脉搏信号高频干扰,运用差分逐点判别算法进行脉搏特征P点识别,并将提取的PP间期序列作统计分析和FFT变换以获取脉率变异性信号的时频域特性。最后在不同姿势、运动强度下采集PRV数据进行对比实验,验证PRV参数的影响因素。对整个PRV分析系统进行有效性与可靠性评估,制定实验测试规范,分别选择时域(SDNN,RMSSD)、频域(TP,LF/HF)各两组指标对18个样本测试。以PC端测定结果为比较值,系统终端显示结果为测量值,绘制两组数据Bland-Altman一致性散点图,观察发现95%以上的样本测量差值落在一致性界限之内。时域指标(SDNN,RMSSD)的BAR值分别为0.089和0.063,频域指标(TP,LF/HF)的BAR值分别为0.158和0.133,表明本文设计系统能够稳定准确监测用户PRV数值。