21世纪的今天人们的生活水平和生活质量已经显著提高。但是由于人口的迅速老龄化加上人们不恰当的生活方式、饮食结构和缺乏体育锻炼等原因，大量的中老年人容易患上冠心病，高血压，心脏病等心血管疾病。它们已经严重威胁人类的身体健康。所以，需要对心血管疾病的发生发展进行有效的估计，建立预实时警模型。对心血管疾病的早期预警干预对人们的健康意义重大。目前生理信号及其变异型等反映心血管状态及神经系统状态的研究已经成为热点。本文主要研究携带大量生理信息的心电信号、脉搏波信号。这些信号不仅可以反映心血管状态而且又是心血管危险评估系统的危险因子。本文首先运用传统的中值滤波去和极大值法进行心电信号和脉搏波信号的滤波重构预处理和特征点检测。对比传统方法，分别用小波变换分解和改进阈值的模极大值法对心电信号和脉搏波信号进行预处理分解重构和提取特征点。重点对希尔伯特-黄变换进行介绍，运用经验模态分解对心电信号和脉搏波信号进行预处理分解重构，然后根据分层结果，用瞬时频率分析其频率特性并精确确定特征点。然后重点对脉搏波传导时间（PTTV）进行提取，它是由心电信号和脉搏波信号特征点共同提取的一种信号。对该信号的变异性联合心率变异性（HRV）进行联合分析，因为生理信号变异性分析特别是心率变异性的研究已经比较成熟并发展了多种方法，对其研究可以反映心血管系统状态和神经系统调节功能，从而从从生理病理机制方面对心血管进行分析。所以的对脉搏波传导时间变异性和心率变异性进行在时序序列和频率相关性进行了分析，运用统计学公式和模型进行相关性分析。希望可以可以挖掘脉搏波传导时间变异性的病理机制。最后通过设计冷加压实验运用Finapress和Polo Smith等仪器验证相关性统计结果，做出初步的判断并未预警模型提供理论基础。