摘要
本发明公开了一种基于智能手机的血压测量方法。该方法利用智能手机内置加速度计和后置摄像头，在无需任何外部设备的条件下，获得胸口加速度和指尖光电容积脉搏波（PPG）信号数据。对采集的信号进行预处理后基于模板匹配方法评估信号质量，当信号质量分数低于预设阈值时，不输出血压结果并给出操作建议。对高质量信号，计算波形特征及脉搏波传导时间（PTT），采用机器学习模型进行血压测量。本发明通过质量评估、特征处理和机器学习技术，解决了在复杂环境下测量准确性低且易受干扰的问题，提升移动终端设备测量血压的可靠性，实现了一种相比传统血压测量方法更为便捷的血压测量方案。
