本文介绍了基于脉搏血氧计的低灌注算法研究。血氧饱和度(SpO2)反映了血液氧含量，是呼吸循环系统的重要参数，脉搏血氧计能无创、连续、实时的监测血氧饱和度、血流灌注指数(perfusion index,PI)、脉率(pulserate,PR)等参数，在临床中获得广泛的应用。但是在人体的血流灌注指数偏低、脉搏非常微弱时，脉搏血氧计检测到的脉搏波信号非常微弱，在环境噪声和电路噪声的干扰下，有用信号几乎被噪声淹没，无法实现各个参数的计算。本文首先设计了一套基于STM32和上位机的脉搏波血氧计系统，实现了正常灌注水平下各参数准确稳定的检测，并提出了两种低灌注血氧饱和度的新算法：第一种算法基于自相关和傅里叶变换实现，即：利用自相关抑制信号的噪声，通过高信噪比的相关信号准确获取原始信号的基频，根据脉搏波信号的幅频特性，取原始信号的基波、二次谐波、三次谐波分量进行信号重建，利用重建信号计算各个参数。第二种算法是自相关建模法，根据自相关信号与原始信号在频谱和幅值上的解析关系，直接对高信噪比的自相关信号建模，实现脉率、血氧饱和度、血流灌注指数等参数的计算。本文从理论和模拟实验验证上述两种算法的可行性，通过Fluke Index2血氧模拟仪模拟测试了低灌注条件下两种算法对各个参数检测的准确性和稳定性。实验表明，两种算法能实现血流灌注指数低至0.2%的条件下，血氧饱和度、脉率等参数的准确测量。基于算法复杂性、结果稳定性和准确性等方面的考虑，将基于自相关建模的血氧饱和度算法集成到样机系统中，大大提高了样机的测量精度和使用范围。