CN112274127A - 一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法、装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法、装置，涉及血压检测领域，该方法包括：采集目标对象全身主要动脉点和其他方便测试的位置的脉搏波信号，对信号进行预处理选取特征点计算得到特征参数，再结合对象的生理信息组建血压模型特征集合，通过相关性分析筛选得到特征子集，将特征子集作为输入，参考血压作为输出，运用机器学习算法训练得到基于特征子集的血压模型，进而结合具体目标对象的生理信息，对模型进行校准并完成无创连续血压的测量。本发明无创连续地测量血压的方法更加简便准确可行。

Description

一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法、装置

技术领域

本发明涉及血压检测领域，尤其是提供了一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法、装置。

背景技术

心血管疾病是严重危害人类健康的重大疾病，大多数心血管疾病在后期阶段才有临床表现，而在前中期很少有机会进行检查。血压作为心血管系统的重要生理指标，正是基于此，实现准确无创连续地测量血压对高血压患者至关重要。

对于血压测量，现阶段血压测量方法主要分为有创测量和无创测量两类，有创测量方法称为直接法，其缺点是有创伤且只适用于危重病人；无创血压测量方法中，临床应用的听诊法和示波法不能实现连续测量，此外还有恒定容积法和动脉张力法，二者均会对患者产生不适，不利于长时间地对血压连续检测，

基于脉搏波的无创连续血压测量方法逐渐成为血压检测领域的热点。传统的基于脉搏波的无创连续血压测量方法可以按照血压回归模型的不同进行区分。其中脉搏波传导时间(PWTT)法或脉搏波传导速度(PWV)法主要是建立与血压函数关系，但因数学模型的局限性导致精度不理想；脉搏波特征参数法是从脉搏波中提取特征参数并与血压进行线性回归，但因血压与特征参数并非简单的线性关系而导致精度不理想。

针对现有基于脉搏波的无创连续血压检测方法均精度不高的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法、装置，以改善现有基于脉搏波的设备对无创连续血压检测方法均精度不高的问题。

为了实现上述目的，本发明采取的方案如下：

第一方面，本发明提供了一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法，包括：采集全身主要动脉点或其他方便测试脉搏波的位置的单处脉搏波信号并对信号进行预处理；随后进行特征点提取，进而计算得到脉搏波时域特征参数集；同时，基于预处理后信号在频域进行特征点提取，进而计算得到脉搏波频域特征参数集；引入目标对象的主要生理信息和健康信息，结合上述脉搏波时域特征参数集、脉搏波频域特征集和PWTT组建血压模型特征集合；通过相关性分析筛选得到特征子集；运用机器学习算法训练得到基于特征子集的血压模型；利用训练好的血压模型结合具体待测对象的生理信息和健康信息，对模型进行校准并完成无创连续血压的测量。

进一步，上述采集全身主要动脉点和其他方便测试的位置的脉搏波信号的步骤，包括：

1)采用多种传感器对脉搏波信号进行采集；采用光电容积式脉搏波传感器，通过测量被测试者动脉中血液的光信号，获得其动脉脉搏波信号；采用压力传感器，确保目标对象被测各部位所受压力均匀适度，保证测试结果的准确度，提升用户使用体验；

2)采集目标对象身体多部位脉搏波信号中的一处，包括主要动脉点和其他方便测试的位置，如：颈动脉、肱动脉、桡动脉、耳垂、手指末端、股动脉、腓动脉、腘动脉、胫后动脉、足背动脉、脚趾末端等；

3)对多种传感器进行固定的方式，包括：头带、腕带、袖带、指夹、耳夹、手套、袖套以及手表或者手环的固定方式，固定装置内嵌传感器，至少有一个光电容积式脉搏波传感器和一个压力传感器，与被测试者皮肤紧密接触，保证测量结果的精确度。

进一步，脉搏波信号进行信号预处理的步骤，包括：

利用巴特沃斯带通滤波器对脉搏波信号进行滤波，滤除高频噪声；

利用小波变换对脉搏波信号进行小波的分解和重构，滤除低频噪声，去除基线漂移。

进一步，对时域脉搏波信号在时域进行特征点提取的过程，包括：

1)利用一阶差分、二阶差分、三阶差分阈值算法和小波变换相结合，对预处理后并归一化的原始脉搏波信号、一阶差分脉搏波信号、二阶差分脉搏波信号进行奇点检测进而获取时域特征点位置。

2)脉搏波时域信号的特征点包括预处理后并归一化的三种脉搏波信号的起点、波峰、波谷以及原始脉搏波信号中重搏波的波峰和波谷。

进一步，脉搏波时域特征参数集包括：

1)时间参数：脉搏周期时间T、主波上升时间T1、起点到重搏波波谷时间T2、重搏波波谷到终点时间T3、重搏波波谷同高度处主波峰时间T4、血管硬度指数T4/T、心搏速率系数T2/T3、心肌收缩系数T1/T、心搏输出系数(T2-T1)/T、一阶差分信号与二阶差分信号起点时间差、一阶差分信号波谷到终点的时间间隔、二阶差分信号波谷到终点的时间间隔；

2)斜率参数：上升支斜率AS、下降支斜率DS；

3)幅度参数：上升支幅度差AID、下降支幅度差DID、主波峰到起点幅度H1、重搏波到起点幅度H2、外周阻力系数H2/H1、重搏波波谷幅度、波峰和重搏波幅值差与波峰和波谷幅值差之比、波峰幅度与起点幅度之比、波峰幅度与波谷幅度之比；

4)面积参数：上升支面积AA、下降支面积DA、上升支与下降支面积比；

5)其他参数：心率、血氧、增长指数AI、舒张期增长指数DAI。

上述脉搏波频域特征参数集的获取步骤包括：

1)对预处理后的脉搏波信号进行归一化并分帧、预加重、加窗处理得到时域脉搏波信号片段x(n)，其中n＝0,…,N-1，其FFT变换公式为：

其中k＝0,…,N-1表示FFT运算时对应的频点，n指时域信号；

2)在脉搏波相关频段内，引入M组数字滤波器，每个滤波器的频率响应为H_m(k)，对功率谱进行滤波处理，随后进行对数运算得到对数频谱传递函数S_m，最后经离散余弦变换(DCT)得到脉搏波倒谱系数C(l)；

其中l＝1,…,L，l表示脉搏波倒谱系数的阶数，L脉搏波倒谱系数的最高阶数；

3)在静态脉搏波倒谱系数基础上获取动态倒谱系数，分别是一阶差分脉搏波倒谱系数ΔC(l)和二阶差分脉搏波倒谱系数ΔΔC(l)；

4)至此，综上从C(l)、ΔC(l)、ΔΔC(l)中共获得3*L个倒谱系数，组成脉搏波频域特征参数集。

进一步，上述引入目标对象的主要生理信息和健康信息，包括：

性别、年龄、身高、体重、BMI、是否吸烟、慢性病史(心脏病、高血压、糖尿病、血脂异常等)。

进一步，上述参考血压是通过现有成熟的血压检测方法直接采集训练样本中每个目标对象的实际血压，

参考血压可以为有创动脉血压(ABP)、临床监护仪示波法获取血压、临床听诊法获取血压，但需脉搏波同步采集。。

本发明中校准参考血压也可采用与参考血压相同的方式获得，在使用者实际使用时校准参考血压与脉搏波检测同步采集。

进一步，上述对血压模型特征集合与参考血压进行相关性分析，筛选得到特征子集的步骤，包括：

1)利用互信息理论，计算血压模型特征集合中每个特征参数与参考血压的互信息相关度，并进行排序，互相关公式如下：

其中x、y分别代表两个随机变量，X、Y是血压模型特征集合，I(X；Y)≥0代表二者的互相关程度，越大代表二者相关度越高；p(x)p(y)代表x、y的概率分布、p(x,y)代表x、y的联合概率分布；

2)根据最小冗余最大相关(mRMR)准则，最大化特征参数与参考血压的相关性，最小化特征参数之间的相关性。筛选得到特征子集。

进一步，上述运用机器学习算法训练得到基于特征子集的血压模型的步骤，包括：

1)基于机器学习算法，训练得到收缩压模型SBP₁和舒张压模型DBP₁；

2)基于神经网络模型，训练得到收缩压模型SBP₂和舒张压模型DBP₂；

3)收缩压模型为：

SBP＝a*SBP₁+b*SBP₂

舒张压模型为：

DBP＝c*DBP₁+d*DBP₂

其中a、b、c、d为权值系数。

进一步利用训练好的血压模型结合具体待测对象的生理信息和健康信息，对模型进行校准的步骤如下：

待测对象在第一次使用本方法检测血压时，需进行初始校准，应输入同步采集的血压作为校准参考血压，本方法会根据血压模型输出的血压SBP_m、DBP_m与校准参考血压SBP_n、DBP_n进行比对，计算血压差值ΔSBP和ΔDBP。

ΔSBP＝SBP_m-SBP_n

ΔDBP＝DBP_m-DBP_n

将血压差值纳入血压模型，以更新血压模型，从而提高血压检测的精确度。

更新后的血压模型如下：

收缩压模型为：

SBP＝a*SBP₁+b*SBP₂+ΔSBP

舒张压模型为：

DBP＝c*DBP₁+d*DBP₂+ΔDBP

待测对象在初始校准后，即可进行血压的连续检测，但仍需每隔一段时间进行再次校准，校准方法同初始校准的方法。

第二方面，本发明提供了一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测装置，包括：

信号采集模块，采集全身主要动脉点或其他方便测试脉搏波的位置的单处脉搏波信号；

预处理模块，用于滤除脉搏波信号的高频噪声、低频噪声；

时域特征提取模块，用于计算得到时域特征参数集；

频域特征提取模块，用于计算得到频域特征参数集；

PWTT提取模块，用于计算得到PWTT；

信息录入模块，用于录入目标对象的主要生理信息和健康信息；

特征筛选模块，将时域特征参数、频域特征参数、PWTT、目标对象的主要生理信息和健康信息组成血压模型特征集合，用于对血压模型特征集合进行相关性分析，筛选得到特征子集；

血压检测模块，用于基于预先训练好的血压模型，以特征子集作为输入，输出血压检测结果；

校准单元：获取同步血压采集设备采集的血压作为校准参考血压，将训练好的血压模型的输出与之比对，计算血压差，将该血压差返回给血压检测模块中的血压模型，进行模型校准。

本发明血压检测方法及装置能够实现血压的无创连续检测，所谓连续指精确到每搏心跳的血压即为连续血压。尤其适用于患有心血管类疾病，需要长期进行血压监测的人群，使用者初始使用时及使用过程中需要进行校准，随着血压模型的校准更新，血压检测的精度会逐步提高。本发明方法充分考虑了人体生理参数及健康信息，通过筛选特征子集的方式获得更有针对性的血压模型，针对不同类型目标对象均具有较好的适应性，所构建的血压模型为非线性模型，提高了检测精度。

本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法的工作流程示意图；

图2为本发明实施例所提供的一种信号采集点的示意图；

图3为本发明实施例所提供的一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测装置的程序模块示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

传统的基于脉搏波的无创连续血压测量方法可以按照血压回归模型的不同进行区分。其中脉搏波传导时间(PWTT)法或脉搏波传导速度(PWV)法主要是建立与血压函数关系，但因数学模型的局限性导致精度不理想；脉搏波特征参数法是从脉搏波中提取特征参数并与血压进行线性回归，但因血压与特征参数并非简单的线性关系而导致精度不理想。

为改善上述问题，本发明实施例提供的一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法、装置，该技术可应用于穿戴式设备，也可应用于与信号采集器相连接的终端设备中，用于无创连续检测血压。该技术可采用相应的硬件和软件实现，以下对本发明实施例进行详细介绍。

实施例一：

本实施例提供了一种无创连续血压检测方法，该方法可以由血压检测装置执行，该血压检测装置可以为便携式设备，在一种实施方式中，该血压检测装置为穿戴式设备，在另一种实施方式中，该血压检测装置为包括信号采集器和处理器的便携终端，信号采集器和处理器可以集成设置，也可以物理分离设置，在实际应用中，该处理器还可以采用手机、平板电脑等，均可实现便携式检测。

如图1，本发明的所示一种无创连续血压检测的方法流程图，具体包括以下步骤：

S1：采集目标对象身体多部位脉搏波信号中的一处脉搏波信号；

S2：对采集的脉搏波信号进行预处理；

S3-1：对预处理后的信号进行特征点提取进而计算得到脉搏波时域特征参数集；

S3-2：基于预处理后信号在频域进行特征点提取，进而计算得到脉搏波频域特征参数集；

S3-3：计算得到脉搏波传导时间PWTT；

S3-4：引入目标对象的主要生理信息和健康信息；

S4：组建血压模型特征集合；

S5：利用血压模型特征集合与参考血压进行相关性分析，通过相关性分析筛选得到特征子集；

S6：运用机器学习算法训练得到血压模型；

S7：结合待测对象的生理信息和健康信息，对血压模型进行校准并输出血压检测值。

步骤S1中，采集全身主要动脉点和其他方便测试的位置的脉搏波信号，包括：采用多种传感器对脉搏波信号进行采集；采用光电容积式脉搏波传感器，通过测量被测试者动脉中血液的光信号，获得其动脉脉搏波信号；采用压力传感器，确保目标对象被测各部位所受压力均匀适度，保证测试结果的准确度，提升用户使用体验；采集目标对象身体多部位脉搏波信号中的一处，包括主要动脉点和其他方便测试的位置，参见图2所示的一种信号采集位置的示意图，如：颈动脉、肱动脉、桡动脉、耳垂、手指末端、股动脉、腓动脉、腘动脉、胫后动脉、足背动脉、脚趾末端等；对多种传感器进行固定的方式，包括：头带、腕带、袖带、指夹、耳夹、手套、袖套以及手表或者手环的固定方式，固定装置内嵌传感器，与被测试者皮肤紧密接触，保证测量结果的精确度。脉搏波采集器的信号采样率可以不小于1000Hz。

步骤S2中，对采集的脉搏波信号进行预处理的步骤，包括：利用巴特沃斯带通滤波器对脉搏波信号进行滤波，滤除高频噪声；利用小波变换对脉搏波信号进行小波的分解和重构，滤除低频噪声，去除基线漂移。

步骤S3-1中，对时域脉搏波信号进行特征点识别提取的步骤，包括：利用一阶差分、二阶差分、三阶差分阈值算法和小波变换相结合，对预处理后并归一化的原始脉搏波信号、一阶差分脉搏波信号、二阶差分脉搏波信号进行奇点检测进而获取时域特征点位置。脉搏波时域信号的特征点包括预处理后并归一化的三种脉搏波信号的起点、波峰、波谷以及原始脉搏波信号中重搏波的波峰和波谷。

步骤S3-1中，根据脉搏波时域特征点计算得到脉搏波时域特征参数集的步骤，包括：

1)时间参数：脉搏周期时间T、主波上升时间T1、起点到重搏波波谷时间T2、重搏波波谷到终点时间T3、重搏波波谷同高度处主波峰时间T4、血管硬度指数T4/T、心搏速率系数T2/T3、心肌收缩系数T1/T、心搏输出系数(T2-T1)/T、一阶差分信号与二阶差分信号起点时间差、一阶差分信号波谷到终点的时间间隔、二阶差分信号波谷到终点的时间间隔；

2)斜率参数：上升支斜率AS、下降支斜率DS；

3)幅度参数：上升支幅度差AID、下降支幅度差DID、主波峰到起点幅度H1、重搏波到起点幅度H2、外周阻力系数H2/H1、重搏波波谷幅度、波峰和重搏波幅值差与波峰和波谷幅值差之比、波峰幅度与起点幅度之比、波峰幅度与波谷幅度之比；

4)面积参数：上升支面积AA、下降支面积DA、上升支与下降支面积比；

5)其他参数：心率、血氧、增长指数AI、舒张期增长指数DAI。

步骤S3-2中，获取脉搏波频域特征参数集，包括：

1)对预处理后的原始脉搏波信号进行归一化并分帧、预加重、加窗处理得到时域脉搏波信号片段x，并对其进行FFT变换；

2)在脉搏波相关频段内(如0.5Hz-5Hz)，引入M组数字滤波器，每个滤波器的频率响应为H_m(k)，对功率谱进行滤波处理，随后进行对数运算得到对数频谱传递函数S_m，最后经离散余弦变换(DCT)得到脉搏波倒谱系数C(l)；

3)在静态脉搏波倒谱系数基础上获取动态倒谱系数，分别是一阶差分脉搏波倒谱系数ΔC(l)和二阶差分脉搏波倒谱系数ΔΔC(l)；

4)至此，综上从C(l)、ΔC(l)、ΔΔC(l)中共获得3*L个倒谱系数，组成脉搏波频域特征参数集。

步骤S3-4中，上述引入目标对象的主要生理信息和健康信息的步骤，包括：性别、年龄、身高、体重、BMI、是否吸烟、慢性病史(心脏病、高血压、糖尿病、血脂异常等)。

步骤S5中，上述参考血压的获取步骤，包括：

参考血压可以为有创动脉血压(ABP)、临床监护仪示波法获取血压、临床听诊法获取血压中的任意一种或几种求平均的值，但需脉搏波同步采集。

步骤S5中，上述对血压模型特征集合与参考血压进行相关性分析，筛选得到特征子集的步骤，包括：利用互信息理论，计算血压模型特征集合中每个特征参数与参考血压的互信息相关度，并进行排序，互相关公式如下：

根据最小冗余最大相关(mRMR)准则，最大化特征参数与参考血压的相关性，最小化特征参数之间的相关性。筛选得到特征子集。

步骤S6中，进一步，上述运用机器学习算法训练得到基于特征子集的血压模型的步骤，包括：基于人工神经网络模型，训练得到收缩压模型SBP₁和舒张压模型DBP₁；基于深度学习网络模型，训练得到收缩压模型SBP₂和舒张压模型DBP₂；收缩压模型为：SBP＝a*SBP₁+b*SBP₂，舒张压模型为：DBP＝c*DBP₁+d*DBP₂，其中a、b、c、d为权值系数。

实施例二：

对于实施例一所提供的无创连续血压检测方法，本发明实施例还提供了一种无创连续血压检测装置，参见图3所示的一种无创连续血压检测装置的结构示意图，包括以下模块：

信号采集模块，采集全身主要动脉点或其他方便测试脉搏波的位置的单处脉搏波信号；

预处理模块，用于滤除脉搏波信号的高频噪声、低频噪声；

时域特征提取模块，用于计算得到时域特征参数集；

频域特征提取模块，用于计算得到频域特征参数集；

PWTT提取模块，用于计算得到PWTT；

信息录入模块，用于录入目标对象的主要生理信息和健康信息；

特征筛选模块，将时域特征参数、频域特征参数、PWTT、目标对象的主要生理信息和健康信息组成血压模型特征集合，用于对血压模型特征集合进行相关性分析，筛选得到特征子集；

血压检测模块，用于基于预先训练好的血压模型，以特征子集作为输入，输出血压检测结果；

校准单元：获取同步血压采集设备采集的血压作为校准参考血压，将训练好的血压模型的输出与之比对，计算血压差，将该血压差返回给血压检测模块中的血压模型，进行模型校准。

所述信号采集模块包括至少一个固定装置，每个固定装置中集成有至少一个光电容积式脉搏波传感器(如MAX30102)和一个压力传感器(如SBT674微型压力传感器)；固定装置为头带、腕带、袖带、指夹、耳夹、手套、袖套以及手表或者手环。一个固定装置可以为一个信号采集器。

本实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

本发明未述及之处适用于现有技术。

Claims (8)

1.一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

将全身主要动脉点和及其他方便采集脉搏波的位置点作为备选采集点，对每个采集点获得的脉搏波信号记为原始脉搏波信号，对原始脉搏波信号进行预处理获得预处理后的原始脉搏波信号A，然后再获得预处理后的原始脉搏波信号的一阶差分脉搏波信号B、二阶差分脉搏波信号C；

基于预处理后的原始脉搏波信号A、一阶差分脉搏波信号B、二阶差分脉搏波信号C进行归一化处理；

随后对归一化处理后的三个信号分别在时域进行特征点提取，获取主要特征点，进而计算得到脉搏波时域特征参数集；

基于归一化后的原始脉搏波信号在频域进行特征点提取，获得脉搏波频域特征参数集；

对归一化后的二阶差分脉搏波信号进行特征点提取，与归一化后的原始脉搏波信号的主要特征点进行比对，计算得到脉搏波传导时间PWTT；

引入目标对象的主要生理信息和健康信息，结合所有采样点的脉搏波时域特征参数集、脉搏波频域特征集和PWTT组建血压模型特征集合；

对血压模型特征集合与参考血压进行相关性分析，筛选得到当前目标对象所对应的特征子集；

将特征子集作为输入，参考血压作为输出，运用机器学习算法训练得到基于特征子集的血压模型；

利用训练好的血压模型结合具体待测对象的生理信息和健康信息，对模型进行校准并完成无创连续血压的检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用训练好的血压模型结合具体目标对象的生理信息和健康信息，对模型进行校准的步骤是：

待测对象在第一次使用权利要求1所述方法检测血压时，需进行初始校准，应输入同步采集的血压作为校准参考血压，根据血压模型输出的血压SBP_m、DBP_m与校准参考血压SBP_n、DBP_n进行比对，计算血压差值ΔSBP和ΔDBP：

ΔSBP＝SBP_m-SBP_n

ΔDBP＝DBP_m-DBP_n

将血压差值纳入血压模型，以更新血压模型，完成模型校准；

待测对象在初始校准后，即能进行血压的连续检测，但仍需每隔一段时间进行再次校准，校准过程同初始校准的过程。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，更新后的血压模型为：

收缩压模型为：

SBP＝a*SBP₁+b*SBP₂+ΔSBP

舒张压模型为：

DBP＝c*DBP₁+d*DBP₂+ΔDBP。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考血压和校准参考血压为有创动脉血压(ABP)、临床监护仪示波法获取血压、临床听诊法获取血压，与本申请脉搏波同步采集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，全身主要动脉点和及其他方便采集脉搏波的位置点作为备选采集点，对每个采集点获得的脉搏波信号的过程包括：

1)采用多种传感器对脉搏波信号进行采集；采用光电容积式脉搏波传感器，通过测量被测试者动脉中血液的光信号，获得其动脉脉搏波信号；采用压力传感器，确保目标对象被测各部位所受压力均匀适度；

2)采集目标对象身体多部位脉搏波信号，包括主要动脉点和其他方便采集脉搏波的位置，即包括颈动脉、肱动脉、桡动脉、耳垂、手指末端、股动脉、腓动脉、腘动脉、胫后动脉、足背动脉、脚趾末端位置；

3)将上述的多种传感器集成在一个固定装置中，至少有一个光电容积式脉搏波传感器和一个压力传感器，固定装置的实现形式包括头带、腕带、袖带、指夹、耳夹、手套、袖套以及手表或者手环的固定方式。

6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，获取脉搏波频域特征参数集的步骤，包括：

1)对预处理后的脉搏波信号进行归一化并分帧、预加重、加窗处理得到时域脉搏波信号片段x(n)，其中n＝0,…,N-1，其FFT变换公式为：

其中k＝0,…,N-1表示FFT运算时对应的频点，n指时域信号；

2)在脉搏波相关频段内，引入M组数字滤波器，每个滤波器的频率响应为H_m(k)，对功率谱进行滤波处理，随后进行对数运算得到对数频谱传递函数S_m，最后经离散余弦变换(DCT)得到脉搏波倒谱系数C(l)；

其中l＝1,…,L，l表示脉搏波倒谱系数的阶数，L脉搏波倒谱系数的最高阶数；

3)在静态脉搏波倒谱系数基础上获取动态倒谱系数，分别是一阶差分脉搏波倒谱系数ΔC(l)和二阶差分脉搏波倒谱系数ΔΔC(l)；

4)至此，综上从C(l)、ΔC(l)、ΔΔC(l)中共获得3*L个倒谱系数，组成脉搏波频域特征参数集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，运用机器学习算法训练得到基于特征子集的血压模型的步骤，包括：

1)基于人工神经网络模型，训练得到收缩压模型SBP₁和舒张压模型DBP₁；

2)基于深度学习网络模型，训练得到收缩压模型SBP₂和舒张压模型DBP₂；

3)收缩压模型为：

SBP＝a*SBP₁+b*SBP₂

舒张压模型为：

DBP＝c*DBP₁+d*DBP₂

其中a、b、c、d为权值系数。

8.一种基于单路脉搏波的无创连续血压检测装置，其特征在于，包括：

信号采集模块，采集全身主要动脉点或其他方便测试脉搏波的位置的单处脉搏波信号；

预处理模块，用于滤除脉搏波信号的高频噪声、低频噪声；

时域特征提取模块，用于计算得到时域特征参数集；

频域特征提取模块，用于计算得到频域特征参数集；

PWTT提取模块，用于计算得到PWTT；

信息录入模块，用于录入目标对象的主要生理信息和健康信息；

特征筛选模块，将时域特征参数、频域特征参数、PWTT、目标对象的主要生理信息和健康信息组成血压模型特征集合，用于对血压模型特征集合进行相关性分析，筛选得到特征子集；

血压检测模块，用于基于预先训练好的血压模型，以特征子集作为输入，输出血压检测结果；

校准单元：获取同步血压采集设备采集的血压作为校准参考血压，将训练好的血压模型的输出与之比对，计算血压差，将该血压差返回给血压检测模块中的血压模型，进行模型校准。

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