吸毒者脉象信号识别方法的研究

吸毒者脉象信号识别方法的研究

论文摘要

脉诊是祖国医学四诊的组成部分,也是辨证施治不可缺少的客观依据。但是,脉诊的定性化和主观性大大影响了其精度与可行性,成为中医脉诊应用、发展和交流中的制约因素。因此,脉诊的客观化研究对我国脉诊学的继承和开拓有着重要的意义。本论文以脉象识别系统的研究与开发为背景,对脉象信号的分析和识别做了研究和探讨。首先,介绍了脉象信号采集系统的设计,本文的信号采集程序是用VB编制的,VB在图形用户界面开发方面有较强的优势。本论文着重对小波分析的基本概念和基本理论进行了详细的阐述,并探讨了其物理意义,在利用小波包变换分析脉象信号时,通过提取不同的特征参数来对实验结果进行比较分析。同时,将小波包分析理论应用于脉象信号的处理和分析中,用它来提取海洛因吸毒者脉象信号的异常信息,并得出区分吸毒者和正常人的初步判断依据.对15例正常人和15例海洛因吸毒者的脉象信号进行3层小波包变换后,用如下三个识别方法进行区分:(1)提取出每例信号的尺度谱和该信号的总能量,发现吸毒者脉象信号在特定尺度与时间区域内的尺度谱之和(即尺度-小波能量)和该信号总能量的比值明显高于正常人.该方法各有1例吸毒者和正常人被误判.(2),提取第3层尺度下的小波包系数,求出均值作为特征参数.该方法有2例吸毒者被判为正常人及1例正常人被判为吸毒者。同时,新增的7例正常人的脉象信号运用在上面两个方法中也取得了较好的效果。本论文还对BP神经网络的基本概念和基本理论进行了详细的阐述,突出了BP神经网络的算法探讨和分析。在对脉象信号进行小波包变换的基础上,利用BP神经网络对37例脉象信号样本(15例海洛因吸毒者和22例正常人脉象信号)进行模式分类,结果把15例吸毒者的脉象信号全部识别出来,没有一个误判。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 课题研究的意义
  • 1.2 脉象信号分析
  • 1.2.1 脉象分析系统的历史回顾及研究现状
  • 1.2.2 脉象分析识别方法的发展趋势及现状
  • 1.3 小波分析和BP 神经网络的发展及国内外研究现状
  • 1.4 论文的主要内容及研究工作
  • 2 小波分析基本理论及小波包变换的应用
  • 2.1 小波分析的基本理论
  • 2.1.1 连续小波变换
  • 2.1.2 离散小波变换
  • 2.2 小波母函数的选择
  • 2.3 小波包的基本原理
  • 2.3.1 小波包的概念
  • 2.3.2 小波包的性质
  • 2.3.3 小波包的空间结构
  • 2.3.4 小波包算法
  • 2.3.5 小波包变换的尺度谱和尺度-小波能量谱
  • 2.3.6 信号小波包分析的一般步骤
  • 3 脉象信号的提取及数据采集
  • 3.1 脉象采集系统的流程
  • 3.1.1 脉象图的判别方法
  • 3.1.2 脉象采集界面的设计及流程
  • 3.2 分析吸毒者脉象信号的意义
  • 3.3 应用小波包变换的特征参数提取方法一
  • 3.4 软件编制一
  • 3.5 应用小波包变换的特征参数提取方法二
  • 3.6 软件编制二
  • 3.7 两种方法综合分析
  • 3.8 小论
  • 4 BP 神经网络的相关知识
  • 4.1 BP 神经网络内容
  • 4.2 BP 网络结构
  • 4.3 BP 神经网络基本算法的导出
  • 4.3.1 性能函数
  • 4.3.2 偏导数的链法则
  • 4.3.3 灵敏度的反向传播
  • 4.4 BP 神经网络的相关算法
  • 4.4.1 基本的BP 算法
  • 4.4.2 Levenberg-Marquardt BP 算法
  • 5 基于BP 神经网络的脉象模式识别研究
  • 5.1 脉象信号的神经网络分类识别
  • 5.2 对脉象信号的特征向量进行BP 分类识别
  • 5.3 软件的编制
  • 5.4 结论
  • 6 结论与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表论文的目录
  • 相关论文文献

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