血压是心血管系统状态的重要生理参数之一，及时并准确的获取人体血压值对心血管疾病的预防和诊断有着重要的意义。目前市场上大部分电子血压计的识别算法是依据统计学原理，偏重整体性识别，弱化了个体差异性，导致个体准确度偏低。针对上述缺陷，本文在此对血压的新型测量方法展开了探究，研究内容主要包括“无创血压测量方法的分析”、“血压测量实验平台的搭建”、“血压测量与识别算法的探究”三个部分，其中重点对血压测量与识别算法进行深入研究。　　本文结合血压的相关医学背景知识，对当前的无创血压测量方法进行了归纳总结，权衡各方优劣，选择了基于示波法的测量方法作为文章的研究重点。根据示波法的采集原理以及探究过程中所需的数据采集要求，结合现有的电子血压计的硬件解决方案，本文搭建了一套经过改进的血压测量实验平台。在此实验平台之上，对现存的血压测量与识别方法的准确度进行了实验验证，其中重点对幅度系数法和系数差分比值法的各项性能进行了深入分析，根据分析结果以及相关信号规律，提出了一种将高斯函数模型引入袖带振荡波波形拟合的血压识别算法。该算法通过引入高斯函数模型，对示波法中的拐点识别算法作出改进，提高了识别精度。再结合最小二乘法拟合脉搏波包络线，幅度系数法判定有效区间等环节，实现了对收缩压和舒张压的精确测量，经实验验证，测量精度得到大大提高。　　本文所提出的基于高斯函数模型的血压识别算法的测量准确度满足AAMI（美国医疗仪器促进协会）规定的血压测量标准，为血压测量方法提供了一个新的方向，也为后续的研究工作提供了参考。