基于支持向量机的亚健康状态识别

摘要：

利用HK-2000C集成化数字脉搏传感器提取人体左关处桡动脉脉搏信号,然后计算脉搏功率谱,并在此基础上提取功率谱峰值、功率谱重心及其对应频率的特征量,最后利用支持向量机(SVM)对所提特征进行分类.通过与线性判别式分析(LDA)法分类结果对比可以看出,SVM算法有着理论上的突出优势,但在实际应用中,由于样本数目有限,而且在其核函数选择和参数调整方面,均需要视经验值而定,因此推广性较差,还需要进一步的研究和改进.

关键词：亚健康、脉象、功率谱、支持向量机

所属期刊栏目：32

分类号：TP274+.3(自动化技术及设备)

在线出版日期：2009-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：167-170