基于脉象分析的亚健康状态识别

摘要：

为了提高国民健康水平,快速检测亚健康状态,通过研究人体脉象的变化,设计了用于亚健康识别的脉象检测系统.该系统分为信号采集模块和分类识别模块.信号采集模块使用压力传感器采集人体脉搏信号,对信号中存在的噪声干扰,运用8层小波分析对脉搏信号进行滤波去噪,并对去噪后的波形进行周期化分割和重采样,提高了提取的特征值精度.分类识别模块根据特征值构建特征向量,并通过支持向量机建立亚健康分类模型,对健康人群和亚健康人群的脉搏信号进行分类识别.实验结果表明,该系统对亚健康状态的识别达到了较高的准确率.

关键词：亚健康、脉诊、小波分析、支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60964001;广西自然科学基金D200220

在线出版日期：2018-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：442-446