1、本文在現(xiàn)有的脈搏信號處理及特征提取方法的基礎(chǔ)上,對脈搏信號的去噪方法和脈搏信號中重要特征信息的提取方法等兩個方面做了較為深入的研究,主要研究工作內(nèi)容具體如下： 一、脈搏信號去噪方法的研究,包括兩個方面： 1、設(shè)計模糊小波包閾值法對脈搏信號進行去噪處理。應(yīng)用小波包技術(shù)對染噪脈搏波信號進行分解,并將模糊隸屬度函數(shù)應(yīng)用于小波包系數(shù)的處理中,其中,以改變參數(shù)的方式改變模糊隸屬度函數(shù)的大小,用以適應(yīng)不同小波包節(jié)點的去噪要求。此方法

2、能夠有效地解決脈搏信號中的基線漂移以及去除白噪聲的影響。 2、鑒于第一種信號去噪方法對模糊隸屬度函數(shù)中參數(shù)的確定方面存在不足,考慮應(yīng)用人工免疫系統(tǒng)中的反面選擇算法與小波包技術(shù)相結(jié)合實現(xiàn)對脈搏波信號的去噪處理。此方法以反面選擇算法的“自己”、“非己”識別機制為基礎(chǔ),對其進行改進,并應(yīng)用于小波包系數(shù)的處理中,能夠有效地去除脈搏信號在提取過程中所受到的瞬時及延時干擾。 二、基于小波分析的脈搏信號特征提取方法的研究。由于人體脈搏

3、信號中的重搏前波等特征參量對心血管疾病的診斷具有重要的意義,所以在脈搏信號中對其進行準確的定位及幅值提取是很有必要的。應(yīng)用小波分析能夠提取信號奇異點的特性,選取具有二階消失矩的平滑小波mexh,對信號進行多尺度分解,結(jié)合脈搏信號自身的特征,在其中一個尺度上找到對應(yīng)奇異點位置,并運用找尋各尺度中傳播點的方法,最終提取到有用的特征信息。 仿真結(jié)果表明,本文所提出的各種方法能夠比較有效地對脈搏信號進行去噪及特征提取的處理,并對脈診的客