高血压是常见慢性疾病，在日常生活中需要患者在家庭测量血压，以了解血压水平。水银柱血压计是血压测量的金标准，在临床上被广泛使用。然而，该方法需要经过训练的专业人员使用，方能得到准确的测量值。同时，由于是采用人工听诊法，病人无法完成自测。基于示波法的电子血压计目前已经越来越多地进入了家庭。但是其测量结果的准确性未能得到普遍认可。　　本文旨在通过研究示波法血压测量算法，提出改进算法，提高示波法血压测量的准确性。本文从示波法血压测量原理出发，深入研究血压测量的关键技术，对已有血压测量技术进行探讨分析，同时提出自己的算法，并对实际人群进行实验，采集相关数据，分析对比各种血压判定算法与真实血压存在的测量误差，寻求有效减小测量误差的方案。本文主要进行以下两个部分的研究：　　(1)振荡波包络的平滑算法研究　　收缩压和舒张压值的计算是基于振荡波包络进行计算，而包络容易受到各种噪声的干扰，尤其是人体的呼吸对振荡波造成幅度和频率调制干扰，而这些干扰都大大降低血压值计算的准确性，因此在进行血压值判定之前，需要对包络进行平滑。本文提出了6种平滑包络的方法，分别是奇异点去除法、多项式拟合法、高斯拟合法、自适应线性增强法、自适应噪声消除法和小波脊平滑法。同时为了评价6种方法的优劣，仿真了呼吸干扰调制振荡波的数据，并将这六种方法用于处理仿真数据包络平滑的实验中。最后分别将包络平滑前后得到的血压值作比较。结果表明，自适应线性增强法对振荡波包络的平滑处理效果最好。　　(2)收缩压和舒张压计算方法研究　　本文对已有的血压判定算法-幅度系数法和定性法--作了深入研究，同时将神经网络法用于血压计算中。首先通过Fluke血压仿真仪得到的振荡波数据，将幅度系数法和定性法结合包络平滑算法，计算得到血压，并将计算结果与对应模拟仪器的血压参数值进行对比。其次，本文设计了对照实验，共采集了130例实际人体振荡波信号数据，同步测量基于听诊法的测量数据；将三种算法结合包络平滑算法计算血压，并与听诊法得到的测量值进行对比。结果表明，先对振荡波包络用自适应增强法进行干扰去除，再用神经网络法进行血压值计算的结果最为理想。　　本文研究工作表明，本文提出的用自适应增强法去除振荡波包络干扰后使用神经网络方法能有效提高示波法血压测量的准确性。算法经过更大样本的性能评估后，可用于实际电子血压计研发和生产。