血流动力学信息作为人体中不可忽视的生理数据,在身体健康检测、临床诊断和手术治疗中具有重要的作用。相比与其他的血流成像方式,超声多普勒具有实时、无伤的特点,其能准确的测量血流信息并进行显示。因此研究多普勒模式,提升多普勒模式的处理精度及成像效果具有重要意义。本文主要研究医学超声成像系统中多普勒的信号处理及实现,具体工作如下:首先,基于FPGA设计了超声多普勒前端,一方面,实现了正交解调算法,采用基于CORDIC算法的DDS方法减少了相位截断误差,流水线方式的使用优化了FIR滤波器模块的时序,提高了其性能。另一方面,设计了一种多普勒模式的系统架构,该架构能在保证图像帧频的情况下实现B模式、CDFI模式和PW模式。其次,在彩色多普勒算法中,研究了壁滤波算法、自相关算法、优先编码和彩色多普勒后处理。在壁滤波器算法方面,研究了投影初始化的IIR滤波器和多项式回归滤波器。用彩色多普勒算法处理了实际人体多普勒数据,并展示了彩色多普勒算法中每个过程的处理结果。在脉冲多普勒算法中,研究了频谱分析算法和壁滤波器,壁滤波器处理后,频谱分析算法能成功提取血流信号的功率谱。对实际人体多普勒数据处理得到了脉冲多普勒模式的动态功率谱图,并通过图像处理算法,优化了动态功率谱图的显示效果。最后,研究了具有自适应性的基于Hankel框架的杂波滤波算法,通过构建不同条件下的血流信号模型进行仿真以及进行实际的血流成像实验,对比各种滤波算法的处理效果,结果说明基于Hankel框架的杂波滤波算法比传统滤波算法有更好的测量精度和血流组织能量比,其中B-Hankel杂波滤波算法相比与Hankel-SVD杂波滤波算法有更好的表现。