目前心血管疾病已经对人体健康造成了严重的威胁。长时、准确的心率检测可以帮助人们随时了解自身的身体情况,对于心血管疾病可以达到早预防早治疗的目的。基于光电容积法的脉搏波检测技术已经广泛应用于人体健康状态的日常监测中,一般采用奈奎斯特采样定理对脉搏信号进行采样,采样频率需要高于或等于信号最高频率的2倍,由此生成的大量数据不仅会增加系统的整体功耗,也会在传输、储存和处理的过程中带来较大负担,造成系统资源的较大浪费。基于光电容积脉搏波的检测技术极易受到运动伪迹的影响,严重影响心率检测的准确性,在剧烈的运动条件下,利用常规的方法无法准确获得心率值。针对长时间心率监测时存在的高功耗问题,本文在低于奈奎斯特采样频率下,使用压缩采样脉搏信号提取心率值。为了进一步消除压缩采样脉搏信号中的运动伪迹影响,提出了一种在压缩域下的抗运动干扰心率提取方法。主要工作如下:1)本文阐述了光电容积脉搏信号的形成机理,详述了运动伪迹生成原因。分析了在不同变换域脉搏信号下的稀疏性,并设计了易于硬件实现的0-1稀疏矩阵,在此基础上,使用快稀疏贝叶斯算法实现了脉搏信号的重构。2)在时域上提出了一种基于匹配滤波的心率提取方法,通过建立PPG信号的时域模板,通过检测模板与压缩观测信号的相关度大小,获得了时域的瞬时心率;在频域上基于最小二乘谱分析方法,以滑窗的思想在较快的速度下估计出了平均心率。3)提出了一种在有运动干扰时从压缩采样脉搏信号中提取心率的方法。首先使用Lomb-Scargle谱分析方法从压缩采样的脉搏信号和未压缩的加速度信号中提取频谱,然后使用最小二乘谱减法获得两路信号的差分谱,最后进行谱峰追踪,获得压缩采样脉搏信号的心率估计值。实验结果表明,在25倍压缩率下,较现有的方法提高了心率估计的准确性。该方法减少了数据采集量,缩减了数据处理、存储和传输所占用的系统资源,降低了系统的整体功耗,有着较强的抗干扰性和较好的心率估计性能。