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文檔簡介
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(shù)做到很好的結(jié)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?qū)χ嗅t(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(nèi)分泌科(134例糖尿病患者樣本),采樣設(shè)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(gòu)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。
特征提取:本課題提取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(yīng)用的分類器為 K-近鄰分類器與支持向量機。實驗結(jié)
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