近红外耳穴信号特征有效性与计算复杂性的研究的中期报告.docx

近红外耳穴信号特征有效性与计算复杂性的研究的中期报告 本研究的目标是探索近红外( NIR)耳穴信号的特征有效性和计算复杂性。在这个中期报告中，我们主要介绍研究的设计和进展，包括数据采集、预处理和特征提取。 数据采集是本研究的首要任务。我们选取了20名健康受试者，使用NIR光谱仪采集耳穴信号。受试者分别被要求坐着、躺着和站着等不同的姿势，并分别采集耳穴信号。每个受试者每个姿势下的信号被记录了5分钟，并被采集了500个数据点。 预处理是对原始数据进行降噪、滤波和基线校正的过程。我们使用小波降噪来去除信号中的噪音，并采用数字滤波器来进行滤波，使信号变得更加平滑。此外，我们还进行了基线校正，以消除光波在皮肤、软组织和肌肉中的散射和吸收。 特征提取是提取信号中重要信息的过程。我们考虑了多种特征，包括时间域特征、时频域特征和小波包特征。时间域特征包括均值、标准差、峰度、偏度和能量等。时频域特征包括短时傅里叶变换、连续小波变换和离散小波变换等。小波包特征包括节点将其中基于小波包变换的信号按节点进行聚类。 我们还在本中期报告中讨论了计算复杂性的问题。由于数据量大、特征复杂，对这些特征进行计算的时间较长，需要充分考虑计算效率和精度的平衡。 未来的研究重点将放在特征选择和模型构建上，以建立可靠和准确的预测模型。同时，我们还将探索可能的应用领域，例如针灸、中医诊断和生物医学工程等。