随着我国进入老龄化社会阶段，老年人口的健康问题是目前公共卫生领域急需解决解决的问题之一，对中、老年健康造成最大威胁的是心血管类疾病。因此，对于反映心血管健康状况的各类生理参数检测就显得尤为重要。但是目前对血管弹性、血压以及微循环的检测设备都过于昂贵且体积庞大，不适用于日常家庭的生理参数检测。针对此问题，本文基于单导容积脉搏描记技术(Photoplethysmography,PPG)进行了多项生理参数检测算法的研究以及多生理参数检测系统硬件及软件端的设计与实现。其主要内容如下：　　现有的无创动脉硬化检测主要方法是通过双导信号提取 PWV，其操作较复杂，不能方便地发现一些细微的动脉弹性变化；而基于单导容积脉搏信号检测血管弹性的容积脉搏波特征量K’值过于单一，且对于老年人的心血管功能变化不是很敏感。针对上述问题，本文提出了从时域、频域和时频域的特征参量来反映动脉血管弹性的多参量方法，并将提取的特征参量与反映血管弹性的容积脉搏特征量K’进行对比。实验结果表明本文提出的多特征参量相比于K’能更好的反映血管弹性。而后将特征参量送入RBF神经网络，从综合性角度完成血管弹性的测量，神经网络的输出结果与动脉硬化程度的变化有较高的一致性。　　针对单导脉搏波无创血压测量中经典的血压测量模型舒张压与脉搏传导时间(PWTT)关联性较低的问题，本文提出了一个新的血压测量模型。此模型中除了PWTT参量外还考虑到了血管阻力以及神经调节共三个因素对血压的影响。相比于原模型，依据该补偿多因素模型测量收缩压的精度有所提高，测量舒张压的结果得到了很大改善。　　在微循环测量方面，本文实现了基于非线性拟合的微循环容积脉搏血流模型参数估计方法，以通过此算法得到的微循环容积脉搏血流模型参数R(微血管外周阻力)、L(血流惯性)、C(微血管顺应性)说明人体微循环状况，并将估计的参数与反映微循环的指标容积脉搏波特征量K’进行对比，发现在K’值检测微循环状态不灵敏的情况下，微循环模型参数R、L、C很好的跟踪反映了微循环的状态。　　最后，设计实现了一款基于单导探头多生理参数检测系统。此系统包含硬件采集电路与Android移动端两个部分。硬件采集电路通过单导光电容积脉搏传感器采集人体脉搏信号，并对信号做简单的滤波处理；Android移动端的主要功能是对PPG信号波形显示、数据存储和血压、心率、动脉血管弹性、微循环等生理参数的计算显示。