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血氧饱和度(SpO2)反映了人体血液中的氧气含量水平,其在健康监护和病情诊断等方面有着十分重要的指示意义。传统手提式的血氧检测设备由于体型大、价格贵,难以得到有效推广,随着物联网技术、传感器技术、芯片技术和智能操作系统的发展,可穿戴设备出现发展的高峰期,因此有效可靠的穿戴式血氧检测产品正成为现在的研究的热门方向。而目前具有血氧检测功能的可穿戴产品,如galaxy S6智能手机等,由于其只能测试健康人的血氧饱和度,而对于血氧低灌注的人群,如呼吸疾病患者、危重病人和新生婴儿等,测试结果就不准确,但是往往对血氧检测有需求的却是这些病弱群体,而非健康人群。本文从可穿戴产品低灌注检测入手,首先对血氧饱和度的测量原理进行了理论分析,接着对低灌注血氧信号特点进行了分析,在此基础上改进并提出了“基频定位窄带滤波”算法,最大可能滤掉噪声信号,从而能精确的计算血氧低灌注时的血氧饱和度,为了验证算法的正确性,本文算法进行了软件仿真分析,仿真波形及仿真结果表明算法对低灌注血氧信号具有很好的处理效果。可穿戴产品对功耗的要求越低越好,所以系统主频不宜太高,考虑到算法计算量巨大,本文接着对此算法进行了硬件电路设计,硬件实现中根据“基频定位”及“窄带滤波”两大步骤电路的结构特点,提出了两级流水并行运算的加速结构。在完成硬件设计之后,本文基于Modelsim工具对硬件运算电路进行了功能测试,并基于Xilinx KC705开发板对电路进行FPGA测试,FPGA测试统计结果表明此算法能计算出灌注量低至0.1%的血氧饱和度,与相关文献相比在低灌注测量精度上有较大提升。最后本文基于SMIC 0.18μm工艺完成电路ASIC实现,并且成功进行MPW流片,ASIC实现表明,低灌注算法电路的面积为1004003.33μm~2,等效114.35k逻辑门,最高工作频率120.83MHz,动态功耗为6.18mW。