基于PPG（光电容积图）的无创血糖检测系统模型与算法研究致力于通过光学传感器采集人体皮肤组织中的PPG信号，并结合先进的信号处理和机器学习算法，实现血糖浓度的非侵入式监测。该研究主要涉及PPG信号的预处理（如去噪、运动伪影消除）、特征提取（如时域、频域及时频域特征）以及血糖预测模型的构建（如线性回归、支持向量机或深度学习模型）。通过优化算法和模型参数，该系统旨在提高血糖预测的准确性和鲁棒性，为糖尿病患者提供便捷、实时的血糖监测解决方案。