小波神经网络在人体电位信号分析中的应用

• 作者: 包烨华 李江 李海 涂望明 苏帅
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 原穴 电位 小波 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 过程控制技术及应用
• 页码范围: 106-109,114
• 页数: 5页
• 分类号: TP27
• 字数: 4248字
• 语种: 中文

摘要

将现代科学技术与传统中医理论相结合,提出一种基于小波神经网络技术的人体经穴电位信号分析方法.目的是利用神经网络的分类能力区分和辨别中风病人与正常人不同身体生理状态.首先,采集人体手部6个原穴(神门,太渊,大陵,合谷,阳池,腕骨)处的电位信号,再将得到的信号进行小波去噪及小波多分辨率分析,进而选择性地提取出某些小波系数,用以计算相应的能量系数、高低频能量系数之比和各层能量系数方差.计算结果经归一化之后,作为特征向量输入到以morlet小波作为隐函数的小波神经网络,进行训练和测试.结果显示神经网络表现满足预期要求,说明本方法区分和辨别中风病人与正常人不同身体生理状态的可行性、有效性、高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李江	浙江大学控制科学与工程学系	41	527	13.0	22.0
2	包烨华	杭州市中医院针灸科	51	537	13.0	22.0
3	涂望明	浙江大学控制科学与工程学系	5	24	3.0	4.0
5	苏帅	浙江大学控制科学与工程学系	1	13	1.0	1.0
8	李海	浙江大学控制科学与工程学系	1	13	1.0	1.0