心血管疾病的病患率及致死率逐年攀升,而动脉硬化则是诱发心血管疾病的主要因素。动脉硬化程度的加重会提升患心血管疾病的几率,因此进行动脉顺应程度的检测,对于心血管疾病的预防工作和在对动脉硬化进行治疗的过程中显得尤为重要。采用动脉硬化检测仪对动脉硬化进行检测,操作复杂且成本较高,在日常生活中并不常见,若能够通过光电容积脉搏波对动脉硬化进行检测,不仅能够简化对动脉硬化检测的方法,而且能大大降低检测成本。光电容积脉搏波信号(PPG)中包含丰富的人体心血管生理信息,信号的波形形态及频率能量分布能够反映出动脉管壁的弹性信息,且PPG信号具有采集方法简便、使用成本低等优点,在生物医疗领域有着广泛的应用。本文以肱踝脉搏波传导速度(baPWV)作为动脉硬化评价指标,以人体指端容积脉搏波作为研究对象,实现通过人体指端光电容积脉搏波对baPWV值的预测。主要工作有:原始脉搏波信号预处理,采用不同方法对高频噪声和基线漂移进行了抑制,并对比结果;随后对信号进行特征点的提取,采用极值斜率的方法定位脉搏波信号中的起始点与波峰点,小波模极值的方法定位重搏波峰、谷值点,对比分析了不同小波基对重搏波峰、谷值点定位的准确性。在此基础上进行时域特征参数的计算,得到21个时域特征参数。选取时域特征参数中的K’、P1、P2作为分类属性设计聚类算法对采集得到的脉搏波信号进行聚类分析,提取得到代表波形。对代表波形进行延拓后做FFT处理,可得频域特征参数7个。对所计算得到的特征参数与动脉硬化检测仪所测得的baPWV值进行相关性分析,选择相关性较高的21组特征参数进行支持向量机回归模型的训练,并对模型结果与实测结果进行了分析。模型预测结果与实测结果的平均绝对误差±47.4286cm/s,平均相对误差±4.08%,预测结果准确率为93%。以上数据结果表明通过光电容积脉搏波能够实现对动脉硬化的预测,具有临床参照效果。