基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈搏波信號(hào)的辨識(shí)研究.pdf

1、脈診是中醫(yī)診斷中一種非常重要的技術(shù)，在中醫(yī)學(xué)中占有重要的地位。然而脈診具有主觀性大、不能客觀記錄等缺點(diǎn)，在目前中醫(yī)與現(xiàn)代科技結(jié)合的背景下，脈診的客觀化研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，也是對(duì)中醫(yī)繼承和發(fā)展的一種新思路。本文的研究主要是基于脈象識(shí)別展開的。
　　 首先，介紹了脈象識(shí)別的理論基礎(chǔ)，分析了脈搏波信號(hào)的生理意義及脈象采集裝置的工作原理，之后的研究以脈搏波信號(hào)為對(duì)象展開。
　　 其次，重點(diǎn)研究了脈搏波信號(hào)的特征提取方法及原理

2、，包括頻域特征是時(shí)域特征兩方面。頻域分析方法是目前信號(hào)處理領(lǐng)域中的重要內(nèi)容，利用小波變換良好的時(shí)-頻局部化特征，以小波變換技術(shù)將脈搏波信號(hào)轉(zhuǎn)化為頻域信號(hào)后可以很方便地分析出信號(hào)的頻域成分。主要采取多尺度分析方法，將信號(hào)在4個(gè)尺度上分解，提取不同尺度上的能量作為表征不同脈象的特征參數(shù)，此外，還提取了信號(hào)的周期圖法功率譜特征作為識(shí)別參數(shù)。時(shí)域特征直觀、易于理解，包含有重要的時(shí)域信息，本文將頻域特征和時(shí)域特特征結(jié)合起來(lái)作為輸入?yún)?shù)，可以較全面

3、地反映脈象的特征。
　　 最后，分析了基于LM算法的BP網(wǎng)絡(luò)的理論及迭代過(guò)程，LM算法收斂速度快，可以大大縮短網(wǎng)絡(luò)收斂時(shí)間，BP網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射、自適應(yīng)并行計(jì)算的特點(diǎn)，因此采用基于LM算法的BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)脈搏波信號(hào)的分類。研究表明，在輸入向量良好的情況下，可以達(dá)到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　 本文所做的工作是對(duì)中醫(yī)脈象智能化識(shí)別的一次嘗試，實(shí)驗(yàn)也表明，在各環(huán)節(jié)都做好的情況下，脈象的識(shí)別能達(dá)到一定的精度，可以為臨床提供一定的參