近年来,随着生活品质的不断提高,心血管疾病的患病率也在日益升高,人们对心血管疾病的关注也在增加,开始由被动治疗转为主动预防。血压是心血管疾病防治的重要生理指标,间断性血压测量不能准确地反映人体的真实血压值,在心血管疾病的防治方面,连续血压测量更为有效。传统的无创血压测量无法实现血压的连续监测,光电容积脉搏波（Photoplethysmography,PPG）因其可测得动脉波动和容积变化,被认为是可能实现无创连续血压监测的重要技术。但现有的基于PPG的血压测量模型还存在不足,一是多使用机器学习,模型复杂,测量准确率不高;二是多数研究是基于透射式手指PPG信号进行测量,无法适用于特殊的手工作业人群和长期佩戴;三是从人体不同生理部位采集的PPG信号建立血压模型,模型性能差异还不明确。为了解决这些问题,本研究设计了一种基于反射式的前额PPG血压测量方法,并比较了前额和手指两个部位PPG的血压测量模型的性能差异。具体研究内容如下:首先,完成了可采集多路生理信号实验样机的设计与制作。依据研究需要,样机拟采集3路标准导联心电,透射式双波长PPG,反射式双波长PPG共7路生理信号。完成了单片机控制模块、传感器模块、数据存储模块等硬件设计,以及嵌入式系统软件设计,并进行了电路的制作和样机组装。使用生命体征模拟仪对样机进行了测试,利用信号计算心率的准确率为100%,平均幅值误差为5.7%,符合生命监护仪的标准,测试结果证明了样机采集数据的真实性和准确性。其次,完成了生理信号的采集和处理。实验招募了130名受试者,使用样机采集心电信号、反射式前额PPG信号、透射式手指PPG信号,同时使用袖带式电子血压计获得参考血压。对采集的数据进行筛选、截取、预处理以及特征参数提取,文献报道和本研究提出的共24个PPG特征参数被提取。将数据随机分为训练集（80名,其中血压正常46名）和测试集（50名,其中血压正常35名）。然后,分别针对反射式前额PPG和透射式手指PPG的特征参数进行选择和血压建模。使用训练集数据建立了4种血压测量模型,分别为手指PPG的支持向量机血压模型、手指PPG的偏最小二乘血压模型、前额PPG的支持向量机血压模型、前额PPG的偏最小二乘血压模型。血压模型分为收缩压模型和舒张压模型,不同模型使用的参数有所不同。使用测试集数据对模型进行验证,所有模型识别血压异常准确率均在90%及以上。其中反射式前额PPG的支持向量机模型,收缩压的计算值和参考值的皮尔森相关系数为0.85,均方根误差为12.24mm Hg,绝对误差为9.42mm Hg。舒张压的计算值和参考值的皮尔森相关系数为0.61,均方根误差为10.71mm Hg,绝对误差为7.81mm Hg。反射式前额PPG的偏最小二乘回归模型,收缩压的三个指标为0.78、13.92mm Hg、11.33mm Hg,舒张压的三个指标为0.55、10.75mm Hg、8.26mm Hg。最后,进行不同方法和不同部位的模型性能比较。比较了相同PPG信号使用支持向量机和偏最小二乘回归法两种方法建立的模型的性能。还比较了前额和手指两个不同部位PPG信号对血压模型性能影响。结果发现,除反射式前额PPG的收缩压模型绝对误差和相对误差有显著差异外,其余SVR法和PLS法建立的模型无显著差异。除SVR法建立的SBP模型前额绝对误差和相对误差显著低于手指外,其余前额和手指两个部位的模型无显著差异。表明反射式前额PPG用于血压测量可以达到与透射式手指PPG相同的测量精度。在无法使用透射式传感器检测手指PPG信号时,反射式前额PPG代替手指进行血压计算,为无创连续血压监测提供了一个新的可行方案。虽然有一个支持向量机血压模型略优于偏最小二乘回归血压模型,但后者有具体的计算公式,易于移植,更适用于可穿戴设备。最终获得基于反射式PPG特征参数的可代替手指PPG信号进行无创连续血压监测的模型,并适用于嵌入式可穿戴设备。