近年来，基于ECG/PPG信号的血压测量方法已经在某些可穿戴设备上实现。但此类方法的检测精度尚未达到相关国际标准。本研究利用深度神经网络模型，对基于ECG/PPG信号的血压测量方法进行了深入研究，提高了该类方法的检测精度。首先，采用基于小波包的模态分解技术，从PPG信号中提取出心脏信号和呼吸信号，并将其与ECG信号同步。然后，采用卷积神经网络(convolutional　neural　network,　CNN)基于上述信号建立血压检测模型。通过选用从MIMIC-Ⅲ数据集中筛选出的5　776条数据作为实验数据，结果显示，当使用ECG/呼吸/心脏信号测量血压时，CNN模型的收缩压检测精度为(4.6...