呼吸频率作为评估生理状态的重要指标之一,是临床上预防与诊断有关疾病的重要依据。目前,临床上主要使用肺活量计法或压力传感器法等传统方式进行呼吸频率检测,这些方法都是直接或间接通过呼吸气流获得呼吸波信号,会限制患者的走动且无法进行远程监测。随着社会进步与空气环境恶化导致的呼吸疾病频繁,人们越来越关注疾病的早期预警并希望将呼吸频率检测运用到家庭医疗中,因而进行有效、准确的呼吸频率测量研究具有十分重要的意义。本文以呼吸频率测量为研究背景,以指端光电容积脉搏波信号(PPG)为研究对象,进行呼吸频率测量方法研究。首先深入分析了已有呼吸频率测量方法的优缺点,并针对PPG提取呼吸波的缺点与PPG信号的特点提出一种改进的整体平均经验模态分解(EEMD)算法。该算法利用PPG信号次波峰幅度平均值来确定添加噪声强度,计算每层分解的平均瞬时频率,在减少分解层数的同时选取较好的固有模态函数(IMF)重构呼吸波。其次,为保证算法准确性,采用MIMIC数据库中的数据进行测试,得到波形相对相关系数在0.65以上,幅度平方相干系数在0.98以上。最后,通过硬件设计与软件编程研制了基于改进EEMD算法的呼吸频率测量仪,通过实验测试和数据分析,验证了改进EEMD算法提取呼吸频率的可行性,以及测量仪的测量结果可靠性,达到了预期目标。