基于脉象分析的亚健康状态识别
Journal of Guilin University of Electronic Technology（2017）
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.
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