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脉象信号的特征提取与分类识别的研究的中期报告
一、研究背景和意义：
脉象诊断是中医诊疗的核心之一，已有悠久历史。脉象信号具有大量的信息，代表了人体生理和病理变化的情况，因此被广泛应用于疾病的诊断和治疗。然而，传统的脉诊方法依赖于医生的经验和技能，且受主观因素影响较大，难以复制和推广。近年来，随着计算机技术的快速发展，人们开始研究利用数学和信号处理技术对脉象信号进行分析和处理，以实现自动化和客观化的诊断方法。
二、研究内容：
本研究基于中国医学脉象分类标准和心电信号分类方法，对脉象信号的特征提取和分类识别进行研究。具体包括以下步骤：
1.数据采集：使用脉象采集仪对200名正常人和200名患有不同疾病的患者的脉搏进行采集和记录。
2.数据预处理：对采集到的脉象信号进行去噪和滤波处理，以提高信号的质量和可靠性。
3.特征提取：基于时域和频域信号处理方法，提取脉象信号的重要特征，如脉搏间隔、幅值、功率谱等。
4.特征选择：利用统计学方法和机器学习技术，对提取的特征进行筛选和评估，选择出最具有代表性和分类能力的特征。
5.分类识别：采用多种分类算法对特征进行处理和分类，比较其分类精确度和效率，确定最优的分类模型。
三、研究进展和成果：
目前，本研究已完成脉象信号的数据采集、预处理和特征提取工作，提取出了一系列有代表性的特征。接下来，将继续进行特征选择和分类识别工作，以实现对不同类型脉象信号的自动分类和识别。预计本项目研究成果将为脉象诊断的现代化和科学化奠定基础，为中医药现代化提供技术支持和方法借鉴。