当前随着人们生活水平的提高,人们的饮食结构以及生活习惯发生了不同层次的变化,心血管疾病及相关危险因素呈现上升的趋势,高血压疾病是心血管疾病的独立风险因素,尤其在中老年人群中发病率较高。但随着科学技术的发展,智慧医疗、穿戴式医疗逐渐走入人们的视野,为大家提供更加便捷、更加智能化的医疗服务,智慧医疗主要是借助互联网技术和实时信号处理以及便携式医疗仪等有效手段解决看病难、医院排队效率低、城乡医疗资源发展不均衡等难题。通过对现有市场电子血压计调研发现呈现以下现状,(1)大部分血压计采用降压法进行血压脉搏信号提取,测试结果可重复性、精准性较差;(2)数据采集终端设备人机交互感不强、智能程度不够高;(3)硬件模块体积较大,便携性能不够明显。针对上述现状,本文提出了一种基于自适应卡尔曼拟合法的优化算法,通过在血压测试的升压阶段进行有效信号的提取,解决了测试结果重复性差、精度不高的问题。在硬件选型上,以STM32F03C8T6为核心进行信号的提取和处理,实现了气泵、电磁阀、驱动电路等模块的高度化集成,进一步缩小了血压计的体积,提升了血压计的便携性。最后利用智能手机进行多模式的诊断测量,实时构建用户测试结果的存储,从而为智能化诊断和数据共享奠定了良好的基础。本文主要工作如下:(1)通过对高斯拟合法、最小二乘法等多种算法进行对比分析,提出了一种基于自适应卡尔曼拟合法的血压判定优化算法。(2)完成血压计的硬软件设计,以STM32F103C8T6为核心完成信号的采集和处理,实时结果通过ESP8266WIFI模块上传给智能终端。软件功能主要包括PC端实时波形绘制、PC端数据显示与存储、智能手机端用户信息管理、智能手机端血压测试模式选择、智能手机端测试结果显示与存储、测试结果语音播报以及个人电子健康档案管理。(3)采用光电检测传感器在人体手指端进行信号监测,基于光电容积法探索该信号与人体血压、心率等参数的对应关系。(4)为了将该穿戴式血压智能监护仪用于家庭血压监测和疾病预防,对该血压监护仪进行重复性和精准性验证。