基于小波分析和支持向量机理论的脉像信号处理方法研究

【摘要】： 现代医学认为:中医脉像信号中蕴涵着丰富的人体生理、病理和其他信息,是传递和窥视体内功能变化的重要窗口之一,人类的所有疾病现象都反映在脉像信号之中。因此,通过分析脉像信号进行疾病早期预测为中医治病、健康体检、保健的重要方法。 本文以健康人和高血压患者为研究对象,对脉像信号的机理、影响因素、基本性质、常用检测方法以及信号的时频域特性等进行系统地调研和分析,研究基于小波变换的脉像信号降噪方法,分析了小波分解后各层细节信息的包络谱特性,提取脉像信号的时间-尺度特征作为分类特征,研究脉像模式识别的支持向量机分类方法,通过MATLAB编程,实现了对脉像信号的小波降噪、特征提取、分类器模型建立以及模式识别。并基于以上研究成果,构造基于虚拟仪器技术和HK2000C脉搏传感器的小型化的脉像特征提取与模式识别系统。通过对高血压病患者脉像信号的测试与分析,表明,该系统具有较高的模式识别分辨率。 本课题利用小波分析方法和支持向量机技术建立了小型化的脉像特征提取与模式识别系统,其研究结果在基于中医脉像信号的疾病早期预测方法研究方面有很高的实用价值,该研究方法可应用到其他相关病症的早期预测中,研究成果具有重要的现实意义和可推广性。