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脉象信号特征提取与识别的研究的开题报告

一、选题背景

中医理论认为，脉搏是人体生命活动的重要标志之一，通过观察脉搏的节律、力度、节气等特征，可以对人体健康状况进行诊断和判断。目前，脉象信号的采集和分析技术已经得到了广泛的应用。

脉象信号的采集和分析主要涉及到四个方面：信号采集、信号预处理、特征提取和识别。其中，信号预处理是信号分析中非常重要的一步，可以有效降低信号噪声，提高特征的可靠性和稳定性。特征提取是将原始信号通过数字信号处理算法，提取出其中的特定特征，并且用几个数字描述出这个特征，以便进一步做分类和判别。特征提取非常关键，因为脉象信号是多元并复杂的，需要提取出最具代表性的特征，用于后续的分类器设计和建模。识别是指对脉象信号进行分类，根据特征的差异，将脉象信号归类为正常或异常。

二、研究目的

本文旨在研究脉象信号的特征提取和识别算法，通过设计合理的算法，实现对脉象信号的准确分类和判别，为中医诊断提供更加精准的辅助诊断手段。

三、研究内容和方法

本文将从信号采集、信号预处理、特征提取和识别四个方面入手，分别进行研究和探讨。

1.信号采集

本文将选取一定量的脉象信号进行采集，通过脉象仪或指掐脉法采集脉象信号，获取脉搏波形的数据，并将原始信号存储到计算机中，作为后续分析的数据来源。

2.信号预处理

对于脉象信号，由于脉搏的波形非常复杂，噪声和干扰较多。因此，需要进行信号预处理，选用合适的滤波算法进行降噪处理，消除不必要的干扰，提高信号的清晰度和可读性。

3.特征提取

特征提取是脉象信号分析的重要一步，本研究将采用多种特征提取算法，比如小波变换、时域分析和频域分析等算法，提取出脉象信号中的特定特征。特征提取完毕后，将结果存储到数据库中，以供后续识别使用。

4.识别算法设计

识别是本研究的核心内容，将采用多种经典的分类算法进行实验和比较，比如支持向量机、决策树、神经网络等算法，选取最优的算法进行脉象信号分类和判别。

四、预期结果

通过本研究，预计可以设计出一套完整的脉象信号分析系统，实现对脉象信号的高效采集、清晰预处理、准确特征提取和精准识别，为临床中医诊断提供更加精准的辅助诊断手段，为中医药的现代科学化发展做出贡献。