基于多小波变换的脉象信号识别的研究

摘要

脉诊是中医的重要组成部分，它具有简便、无创、无痛的特点，受到了中外人士的关注和赞赏。但是，传统的脉诊方法缺少定量分析，主观性较大，没有一个客观的标准，这使得脉诊的发展与应用受到了极大的限制。脉象含有人体健康状况的丰富信息，随着现代科技的不断发展，利用现代信号处理方法对采集到的脉象信号进行分析和处理以得到所需要的信息，对实现脉诊的客观化和信息化具有十分重要的意义。
　　 多小波变换是在小波变换理论的基础上发展而来的。小波的对称性、正交性、短支撑性和高阶消失矩等性质在应用小波变换处理信号中具有十分重要的意义。然而，除了Harr小波外，实系数单小波不能同时满足这些条件，使得小波的应用受到了制约。而多小波却可以同时具有这些性质，能够进一步提高信号处理的能力，具有广阔的应用前景。本文将多小波变换引入脉象信号处理中，阐述了多小波变换的基本概念和基本理论，利用多小波分析方法提取特征参数，用于海洛因吸毒者和健康正常人之间的脉象信号识别。
　　 本文采用多小波变换的方法对30例脉象信号(15例海洛因吸毒者和15例健康正常人)进行了分析处理。在对脉象信号进行3层多小波分解后，用如下2种方法提取脉象信号的特征向量，并用于2类脉象信号的识别：(1)计算各频带上每一维信号的能量，选取特征向量，藉此找出了识别海洛因吸毒者与健康人脉象信号的方法。基于该方法，仅有正常人Z02和Z15被误检；(2)计算各频带上每一维分解系数的近似熵，并选取用于识别的特征向量。应用此方法，仅仅正常人Z15被误检，其余都可以被正确识别。
　　 本文还对脉象信号进行了多小波包分析，并进行特征提取。首先对脉象信号进行3层多小波包分解，然后计算各子带分解系数的系数熵，并选取特征向量。据此，30例脉象信号全部予以正确识别。
　　 最后，本文对支持向量机的基本思想进行了分析和阐述。在对脉象信号进行特征提取的基础上，利用支持向量机对15例健康正常人和15例海洛因吸毒者进行分类识别，取得了较好的分类效果。