在人体腕部脉搏的无创监测领域，桡动脉微振动的精准捕获长期面临技术挑战。其核心难点在于，腕部皮肤对可见光及近红外激光具有高度散射与深层穿透特性，光子在真皮毛细血管网及皮下组织中的多重散射导致多普勒频移信号展宽，传统激光多普勒血流仪（LDF）虽可探测血细胞灌注量，却难以分离血管壁的周期性机械振动与血流噪声，脉搏波形的时频特征提取精度受限。同时，桡动脉搏动属于深层微幅振动，典型皮肤位移幅值仅50-200纳米，速度量级在0.1-1 mm/s，且受腕部屈肌腱、尺骨茎突等解剖结构的遮挡影响，有效测点窗口狭窄；常规压电式脉搏传感器因接触压力依赖性与基底顺应性差异，易引入"传感器压迫伪影"，改变局部血管跨壁压与脉动传播特性。此外，腕部日常活动伴随多自由度运动伪影，手指微颤与腕关节旋转导致光斑漂移，对测量系统的光学追踪稳定性、振动-运动解耦算法及深部信号增强能力提出了极高要求，是激光测振技术在生理监测领域的典型难点问题。

近日，我司基于VSM1000高灵敏度激光测振仪与自适应光学追踪系统，开展了人体腕部桡动脉脉搏波的无接触测量。在不施加腕带束缚与皮肤耦合剂的前提下，利用1550nm近红外激光的自混合干涉技术，直接捕捉桡动脉上方皮肤的径向纳米级微振动，结合小波自适应阈值去噪与脉搏波传导时间（PWTT）分析算法，通过测量脉搏波形的上升沿斜率、重搏切迹深度及主波-重搏波时间间隔，间接重构心率变异性（HRV）、动脉硬化指数（AI）及估算血压变化趋势，成功获取了静息态、握力负荷后及冷加压试验下的连续高质量脉搏波形，有效解决了腕部脉搏测量的非接触、无束缚、抗运动干扰技术难题，为心血管疾病的院外连续监测、睡眠呼吸暂停筛查及智能可穿戴健康设备的算法验证提供了创新性技术手段。

测试现场

测试结果：

手腕处时域信号