作为衡量人体健康水平重要指标之一的人体血红蛋白浓度,其相关的检测技术一直是近年来医疗仪器方面的研究热点;而动态光谱法理论上拥有可以抑制个体差异和测量环境对测量数据影响的特性,其证明了人体血液内成分浓度与对数透射光强度最大差值成线性关系。本文基于动态光谱法设计了人体血红蛋白无创检测系统。本文基于STM32F103开发平台设计了一种八波长近红外光的光电容积脉搏波（Photoplethysmography,PPG）信号数据采集系统。该系统通过定时器设置了不同初相位差的PWM信号进行分时激励,激励信号通过脉冲型自动控制电路驱动8个LD激光二极管发光构成调制光源。在透射光采集一侧设计光电转换电路和由低通、高通滤波电路级联形成的带通滤波放大电路,负责将接收的光强度信号转化为电压模拟信号并进行一定的噪声滤除。由定时器设置的PWM信号触发开发平台的12位ADC进行数据转换接收,通过DMA进行数据存取,并由DMA与上位机进行串口通信。在设置单次传输帧的封装结构后,能确保在上位机软件上可以实时显示正确的波形,并将选择的波形数据以数据文件CSV的格式进行保存,以便后续的数据处理。在采集光电容积脉搏波时易收到各类噪声信号干扰,针对存在的基线漂移和高频噪声,本文接着提出了一种基于形态学滤波和双密度双树小波阈值处理相结合的去噪算法。通过与传统离散小波的对照实验表明,该算法能够在较强噪声存在的情况下,更有效地去除高频噪声与基线漂移,拥有更加优秀的信噪比和均方误差,能为后续信号处理和建立血液成分浓度模型等提供方便。算法结构较为简单,计算复杂度低,可为实时波形分析提供更好的技术支持。本文然后将经过去噪预处理的PPG数据分别通过基于频域的基波幅值提取法和基于Fast ICA的波形比例提取法获取得到对应八波长的动态光谱数据,通过对照实验验证了八波长动态光谱法可用于人体无创血红蛋白检测的可行性。之后将81组动态光谱实验数据与血红蛋白生化值数据进行偏最小二乘法回归分析,发现其线性相关系数较低,存在一定非线性特征,同时部分波长作为解释变量的重要性很高。因此将81组数据集按4:1的比例划分训练集和预测集。实际结果表明:基于Fast ICA的波形比例提取方法能够提升预测的精度,减少血液组织成分散射光的非线性影响,其能更有效地利用采集的PPG信号以获取动态光谱数据。