糖尿病是一种以慢性高血糖为特征的代谢性疾病,目前,全球的糖尿病患者人数呈现激增的态势。然而,伴随糖尿病患者的还有各种并发症,这些都时刻威胁着糖尿病患者的生命安全。糖尿病的发病机制至今不详,因此糖尿病还不能被彻底根治,糖尿病患者自身的血糖监控就显得尤为重要。现有的血糖检测手段以生化检验为主,糖尿病患者需要频繁地采集血液样本,长此下去,不仅带给了糖尿病患者生理上的疼痛,还提升了其被感染的风险。通过前期大量的文献调研,本文搭建了基于近红外光谱解析法的多波长红外无创血糖测试系统。该系统选取了四种不同波段的发光二极管作为光源,发光二极管均采用程控电源控制,即每一种波段的发光二极管按照一定的时间间隔轮流工作;本文设计了由石英平凸镜和光纤耦合镜构成的光路耦合模块,将发光二极管的辐射光耦合进一根四合一的石英光纤,光纤出射光穿透人体耳垂被另一端的光电二极管感测;本文通过前置放大电路、低通滤波电路以及锁相放大电路完成了耳垂透射光的弱信号检测,进而得到了各波段的光谱吸光度。本文还引入了口服葡萄糖耐量试验（OGTT）来构建多波长红外无创血糖测试系统的校正模型:首先,邀请一位健康受试者,并使用传统采血式血糖仪、本文搭建的无创血糖测试系统分别测量其在空腹状态下体内的血糖浓度值、耳垂处不同波段光谱的吸光度值;然后,受试者将事先准备好的糖水一饮而尽,并在此后的半小时、一小时和两小时分别再次测量其体内的血糖浓度值、耳垂处不同波段光谱的吸光度值;最后,整合试验样本数据,将样本数据划分为训练集和测试集,运用神经网络算法建立训练集样本数据中光谱吸光度与血糖值的数学模型,并使用测试集样本数据对已建模型的预测性能展开了分析评估。结果表明,本文搭建的多波长红外无创血糖测试系统,可以初步预测受试者体内血糖浓度的变化趋势,血糖预测值与真实值之间的决定系数可达0.813,为今后应用于临床上,基于近红外光谱解析法无创血糖测试系统的进一步研发奠定了基础。