呼吸频率是多种疾病的生理指标之一,尤其是急性疾病,因此呼吸频率监测十分重要。呼吸频率的异常变化是儿童肺炎病发的早期特征和症状之一,但是传统呼吸频率测量繁琐且不适感强烈,不适宜连续监测。光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号方便易测和无不适感的特性使其应用广泛,不仅可以测量脉率、心率等生理参数,还可以从中获取呼吸信息。单路PPG信号用于呼吸频率监测的主要难点在于伪差的干扰,其频带范围与呼吸频率范围相近,从而导致呼吸频率检测结果不准确。针对上述问题,本文分别提出了两种解决方法。第一种是基于单路PPG信号的呼吸频率估计,该方法将以往单一域方法估计改为时域、频域同时进行结果估计,之后将两种方法的估计结果融合得出最终结果,通过与之前的研究工作对比,本文提出的方法表现出较强的抗干扰性和较高的呼吸频率估计准确度,之后针对呼吸诱导参数表现不足的情况进行分析,并通过处理稀疏分解后的频谱的方法进而得到呼吸频率,其结果表现出较高的估计精度和实时计算的特性;另一种方法将单路PPG信号改为多波长PPG信号,增加脉搏波信号的数量,为此本文设计了多波长PPG信号采集设备,整个系统以STM32为核心,通过控制AFE4400工作时序驱动四路脉搏波传感器采集人体脉搏波信号。算法部分以单路PPG信号的时域估计算法为基础,之后引入信号质量评价算法对呼吸诱导信号评价并剔除评价指数较低的信号,最后完成整个呼吸频率的估计。多波长PPG信号算法使用四路、两路、单路PPG数据进行分析,结果表明,四路PPG信号呼吸频率估计结果明显优于单路PPG信号。