我国心血管疾病患者人数庞大，血压监测在疾病预防与管理中扮演关键角色。传统袖带式血压计使用不便，无法实现连续监测，而基于PPG和ECG信号的无袖带血压测量技术为解决这一难题提供了创新路径。本项目采用系统化的技术路线，包括数据采集、预处理、质量评估及血压预测四大环节。创新性地结合了基于CNN的PPG质量指数模型和基于VAE的无监督学习方法，构建多层次质量保障体系，可有效识别各类异常信号。 血压预测核心采用改进的1D V-Net模型，通过多通道设计整合ECG、PPG波形及脉搏到达时间等特征，实现血压值的精准预测。这一系统不仅提高了无创血压监测的准确性，也为心血管疾病的预防与管理提供了便捷可靠的技术支持，具有广阔的临床应用前景。