随着当代医疗的快速发展，人们对于无创诊疗的诉求越加迫切。呼吸诊疗作为中西医都提倡的一种诊疗方式，具有可靠性高、无创伤、无疼痛、操作简单的优点，具有较好的发展前景。但是目前基于呼吸气体的诊疗技术还不够完善，依然存在诸多问题亟待解决。本文通过分析呼吸气体信号的特点，从呼吸气体信号的异常检测、特征提取、特征选择及分类等各方面进行了分析。　　本文构建了一个基于级联结构的呼吸气体信号异常检测模型，用来解决呼吸气体信号采集过程中温度异常、传感器异常、洗气异常等导致的信号质量差，不利于后续处理和分析的问题。针对各类异常信号响应值曲线进行分析，逐层次对呼吸气体信号质量进行评估。与最优单类异常检测算法相比，串联后提高了异常检测的准确率，该异常信号检测算法还可以部署到实时采集系统中，有效保证所采集数据的质量。　　在原有八种呼吸气体信号特征的基础上，提出了改进的主成分分析（PCA）特征和非负矩阵特征，用于前项特征选择。改进PCA算法保证降维后得到的过渡矩阵中最值符号为正，与原始PCA相比提高了有效特征的贡献率，确保数据在降维的同时尽量保留有效信息。而非负矩阵特征，可以有效去除呼吸体信号中无意义的负值，使得特征表示的信息更加凝练。基于三种不同分类模型的封装式前项特征选择方法，通过实验对比分析得出针对各疾病分类任务的最佳分类器、最优特征种类和对应的传感器种类。　　提出了基于深度学习的呼吸气体信号分析方法，将归一化后的一维呼吸气体信号转化为二维灰度图像，利用改进的ALEXNET网络结构建立端到端的呼吸气体信号分类模型。呼吸气体信号以图像为载体，能更为直观地呈现各类呼吸气体信号间的差异。卷积的计算方式，可以提取各个传感器之间的关系作为特征，提高了模型在糖尿病、脂肪肝、高血压分类任务上的精度。