小波变换在脉象信号特征提取中的应用  

Wavelet Transform in Signal Feature Extraction Pulse Application

作　　者：杨丽娟[1] 陈雷[2] 雷松泽[2] 

机构地区：[1]西安工业大学北方信息工程学院,西安710032 [2]西安工业大学计算机学院,西安710032

出　　处：《计算机与数字工程》2014年第5期840-842,890,共4页Computer & Digital Engineering

基　　金：西安工业大学北方信息工程学院2013年度院长科研基金资助项目(编号:YZ1307)资助

摘　　要：论文首先介绍了人体脉象是非线性、非平稳的微弱信号这个特点,然后分析了传统人工脉诊的缺陷,在当今信号处理和计算机相关技术的飞速发展,提出了很多运用现代科学对脉象分类的方法。由于小波具有优良的时频分析特性,而且还具有处理非平稳随机信号的能力,论文提出利用小波提取脉象特征,得到了很好的识别效果。The human pulse was nonlinear and non-stationary of the weak signal. The characteristics are described in this paper. Then the shortcomings of traditional manual pulse diagnosis are analyzed. Today＇s signal processing and comput- er-related technology are rapid developed. This made a lot use of modern scientific classification method for pulse. In this pa- per, wavelet is used to extract pulse feature and got good recognition results because of the excellent time-frequency analysis characteristics and non-stationary random signal processing capabilities of wavelet.

关 键 词：小波变换 脉象 特征提取 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]