基于脉象分析的亚健康状态识别

• 作者: 王彦丽 莫太平
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 亚健康 脉诊 小波分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 442-446
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3561字
• 语种: 中文

摘要

为了提高国民健康水平,快速检测亚健康状态,通过研究人体脉象的变化,设计了用于亚健康识别的脉象检测系统.该系统分为信号采集模块和分类识别模块.信号采集模块使用压力传感器采集人体脉搏信号,对信号中存在的噪声干扰,运用8层小波分析对脉搏信号进行滤波去噪,并对去噪后的波形进行周期化分割和重采样,提高了提取的特征值精度.分类识别模块根据特征值构建特征向量,并通过支持向量机建立亚健康分类模型,对健康人群和亚健康人群的脉搏信号进行分类识别.实验结果表明,该系统对亚健康状态的识别达到了较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫太平	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	28	164	6.0	11.0
2	王彦丽	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	1	1.0	1.0