世界尤其是中国人口老龄化现象日益加剧，同时心血管疾病已成为中老年人健康的头号杀手，此外医疗资源严重匮乏。针对以上问题，国内外学者进行了健康智能家居的基础研究，并结合社区医疗服务缓解上述危机。但是，目前国内社区医疗缺乏来自于家庭端实时监测的健康数据，因此，本文提出研制面向健康智能家居的生理参数监测系统。本文的主要研究工作如下：（1）阐述了课题的研究背景和重要意义。介绍了健康智能家居的发展历程，针对目前国内社区医疗技术中存在的主要问题，提出了本课题的研究内容、设计思路。（2）介绍了课题研究中的相关算法理论，包含生理信号的特征、生理信号时频域分析法等，并介绍了系统设计中要求的相关国家标准。（3）深入研究了生理信号处理技术，主要包括信号去噪技术、基线漂移校正方法。文中主要以心电和脉搏信号为研究对象，基于通用自动测试平台采集信号，采用模拟和数字滤波方法综合降低信号噪声。文中采用高阶巴特沃斯模拟滤波方法，并进行了仿真实验和电路实测分析。文中主要对均值法、基于汉明窗的FIR低通滤波法进行了细致深入的研究，并采取welch功率谱法对滤波效果进行了分析。文中还采用最小二乘法对基线漂移进行校正，为脉搏信号的分析打下了基础。（4）在信号处理研究基础上重点研究了脉率测量方法。对静态、运动方式下的脉搏波形特征进行了分析。采用固定阈值法测量人体静态和基线漂移校正下的脉率，利用斜率和阈值法测量人体动态脉率。文中对斜率和阈值法作了详细阐述，实验结果证明该方法适用于人体静态及动态下的脉率测量。（5）研制了基于ARM技术的便携式生理参数监测系统。重点阐述了系统的软硬件设计方案。硬件设计内容主要包含：生理传感器选择，信号预处理电路设计，控制器的外围电路设计。软件设计内容主要包含框架程序、人机界面、信号采集、数据存储、无线通信模块等。文中所研制的生理参数监测系统可为实现远程医疗和就诊提供基础数据服务，本文的研究工作对面向健康智能家居和社区医疗技术研究的同行具有一定的参考价值。鉴于中国的老龄化和医疗资源现状，该课题值得长期、深入研究。