血压仪作为现代医疗监测的重要工具，其核心在于通过高精度的信号处理技术获取准确的血压数据。信号预处理技术是血压仪方案中的关键环节，直接影响测量的可靠性和稳定性。本文将围绕血压仪信号预处理的技术原理、实现方法及优化方向展开分析，探讨如何血压测量的准确度。

一、血压信号的特点与预处理需求

血压信号通常通过示波法或光电容积脉搏波（PPG）获取，其波形包含收缩压、舒张压和心率等信息。然而，原始信号易受以下干扰：

1、运动伪影：用户肢体移动导致基线漂移或波形畸变。

2、环境噪声：电磁干扰或环境光（对PPG信号）的影响。

3、生理噪声：呼吸、肌肉颤动等引入的高频噪声。

预处理的目标是滤除噪声、增强有效信号，并为后续的特征提取和算法分析提供高质量数据。

二、信号预处理的核心技术

1、滤波去噪技术

①硬件滤波：通过模拟电路（如RC低通滤波器）初步抑制高频噪声，但受限于电路设计，可能引入相位失真。

②数字滤波：采用软件算法动态处理信号。

③滑动平均滤波：简单高效，适用于实时处理，但对突发噪声敏感。

④小波变换：通过多尺度分解分离噪声与有效信号，尤其适合非平稳信号（如运动伪影）。

⑤自适应滤波：基于参考信号动态调整参数，可有效抑制运动干扰。

2、基线漂移校正

血压仪方案的低频漂移（如呼吸引起的缓慢波动）可通过以下方法处理：

①多项式拟合：用低阶多项式拟合基线并扣除，但需注意过拟合问题。

②经验模态分解：将信号分解为固有模态函数（IMF），分离漂移成分。

3、信号增强与特征提取

①锁相放大技术：通过调制解调提取微弱脉搏波信号，提升信噪比。

②峰值检测算法：结合一阶导数与阈值法定位脉搏波峰值，为血压计算提供关键特征点。

血压仪方案的信号预处理技术是精度与实时性平衡的艺术，需综合运用数字信号处理、传感器技术和算法优化。随着医疗电子设备的智能化发展，预处理方法将进一步推动家庭健康监测的精准化和便捷化。