血压是心血管疾病中一个重要的风险因子。临床上通常采用袖带式血压计测量血压,测量过程中需要对袖带进行充放气,给受试者带来不适,不适合于长时间血压监测。同时,这种血压计获取的是受试者在临床环境的偶测血压读数,不能完全代表其真实的血压水平。临床实验表明,相比临床血压,24h动态血压监测尤其是夜间血压是更好的风险因子,能够有效地预测心血管疾病的发生。因此,研究无袖带式血压测量方法进行连续血压测量对健康监测意义重大。脉搏波传输时间,通常定义为心电图R波到同一心搏周期内光容积脉搏波某个特征点的时间间隔,已经在过去的一些研究中用于无袖带式血压估计,然而这些研究主要探讨在实验室环境下短时间内的血压估计,没有实现连续监测。本文首先研究了基于脉搏波传输时间的血压估计算法,提出了一种基于脉搏波理论和生物特征优化的血压估计算法,之后在运动状态及更长的时间段内进行算法验证。其次,本文还通过对高血压病人的血压对比实验验证高血压患者的机体性能改变和服用降血压药物对血压带来的影响。本文先对10名实验对象进行了多组每搏血压的连续估计,验证了算法的准确性,之后通过对28个人的静息和运动状态下对比实验,验证了算法对于不同生理状态的估计效果,并且发现基于生物特征量补偿的优化算法表现更为突出。以上两项实验均得到了较为理想的估计误差结果,完全满足美国医疗促进学会制定的电子血压计标准,即血压计的误差小于5±8mm Hg,本文的算法适用于静息状态下及运动后健康人群的血压连续监测。另外我们还对90名受试者(45名健康受试者,45名高血压患者)进行了超过两周的跟踪测试,发现高血压患者血管特性的改变对血压的估计有较大的影响,且服药的规律性也会导致差异,本文的血压算法适用于轻至中度高血压患者,不适用于重度高血压及血管病变者的血压监测。