人体的脉搏波信号中包含了大量的能够显示人体各机能状态的生理和病理信息。其在人体健康的预测判别、疾病辅助诊断等方面具有重大的现实意义和广泛的应用价值,但传统脉诊过程中的非客观化因素,极大的阻碍了脉搏波信号背后隐藏的价值信息的挖掘,使得该生理信号的相关应用范围变得局限。通过设计相应的脉搏波信号采集记录装置,结合多种有效的信号特征分析方法,能够准确客观实现脉搏波信号的特征量化,借助高信息量以及低维的信号特征,使得寻找和确定人体内部生理变化与脉搏波信号形态表现之间的内部相关联系变得简单可行,这将极大推动脉搏波信号的客观化应用。结合课题需求,课题主要完成了以下几项内容:（1）根据课题需要,结合相关理论知识完成腕部桡动脉脉搏波信号采集系统方案制定。从系统的结构需求、功能性需求出发,采用压力型脉搏传感器、FPC柔性电路板、腕带式气囊等实现腕部施压传感装置设计;从电源电路、信号预处理、AD采集电路、气泵气阀控制电路、腕带气压检测以及数据通信电路等方面对终端脉搏波信号采集装置进行硬件功能实现;设计采集仪主壳体实现内部核心电路、元器件的固定支撑以及与施压传感装置的软连接;总体完成腕部脉搏波信号终端采集装置设计。（2）完成下位机嵌入式系统功能设计,实现系统装置各执行机构的多任务协调工作;利用One NET云平台进行上位机系统功能设计,在平台域创建多协议产品,实现终端设备的无线接入、数据接收,并依托平台数据可视化功能进行相关应用开发实现脉象数据的云端显示。（3）对脉搏波信号进行预处理及特征分析研究,采用CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）与小波阈值滤波结合的方法,对脉搏波信号进行去噪预处理;从脉搏波信号的周期内特征和整体特征出发利用空间时域、模态能量以及非线性模糊熵等三种特征量化方法对信号进行特征分析;设计相关实验,采集人体不同状态下的脉搏波样本数据,对样本数据进行不同类型的特征值计算,对比样本特征变化,并利用相关特征进行样本分类器构建,实现样本信号基本分类,以验证脉搏信号特征有效性,为后续的复杂疾病与脉搏波信号的相关性研究以及疾病的脉搏波辅助诊断提供技术基础。