基于小波變換的脈象信號處理方法研究.pdf

1、中醫(yī)脈診古老且神奇，發(fā)展至今，已形成一個龐大而復雜的理論體系，然而在高科技迅猛發(fā)展的今天，中醫(yī)脈診的數(shù)字化進程稍顯滯后，沒有能夠與現(xiàn)代先進科學技術做到很好的結合，從而導致其發(fā)展緩慢，難以普及，因此，對中醫(yī)脈診的數(shù)字化研究勢在必行。
　　本課題集脈象信號的獲取、預處理、特征提取、分類于一體，綜合研究，逐步處理，期望能夠對中醫(yī)脈診的數(shù)字化研究貢獻一份力量。主要完成工作如下：
　　脈象信號的獲?。赫撐闹兴婕暗臉颖揪鶃碜杂趶V東省中

2、醫(yī)院的各個科室，包括：體檢科（101例健康樣本），腎科（136例慢性腎病患者樣本），內分泌科（134例糖尿病患者樣本），采樣設備為復合式壓力、光電傳感器的脈象采集裝置。
　　脈象信號的預處理：包括利用小波分解單支重構去除噪聲，利用脈象信號單周期特征非匹配延拓來進行無效成分的切除，而去除基線漂移方法為提取脈象信號的周期起始點序列，對其進行三次樣條插值，模擬基線漂移，進而減去以上的模擬成份，即可達到去除基線漂移的目的，在周期分割部分，

3、通過比較單周期脈象信號上升沿、下降沿時長，確定周期起始點序列及波形形狀，進而進行單周期提取，最后進行歸一化操作將每一個單周期信號的幅值歸一化到0-1區(qū)間。
　　特征提?。罕菊n題提取12維時域特征，包括脈象信號中波峰的個數(shù)、脈象信號周期起點到主波峰點的時值、脈象信號一個周期的時間長度等。同時利用小波變換對脈象信號進行5層分解，提取6維小波域特征。
　　分類：本課題進行分類實驗所應用的分類器為 K-近鄰分類器與支持向量機。實驗結