脉象特性分析和识别方法的研究

针对几种常见的脉象运用统计学习理论和方法进行了识别分类的研究。在特征提取方面本文采用了多种不同的信号分析方法,研究了脉象的特征提取,主要分析途径是,时域波形特征提取,频域与倒频域分析,小波域分析,基于AR模型的脉象信号建模以及波形的模板匹配研究。另一方面,研究了几种分类器,作为脉象识别的分类器。通过实验对不同特征的有效性和不同分类器的性能进行了对比。实验结果表明,模板匹配方法和时域特征提取方法较好。