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基于小波包分解的脉搏信号定量分析
论文：基于小波包分解的脉搏信号定量分析
摘要：
脉搏信号是人体重要的生理信号之一，在临床上具有很高的应用价值。脉象诊断是中医诊断学的重要内容，而现代医学也将脉搏信号应用于疾病的诊断和治疗。因此，通过对脉搏信号的定量分析，可以更好地理解人体的生理状态和病理变化。本文提出了基于小波包分解的脉搏信号定量分析方法，该方法可以有效地提取脉搏信号的特征参数，为脉搏信号的定量分析提供了一种新的思路。
关键词：脉搏信号；小波包分解；特征参数；定量分析。
Abstract:
Pulsesignalisoneoftheimportantphysiologicalsignalsofthehumanbody,whichhashighapplicationvalueinclinicalpractice.PulsediagnosisisanimportantcontentoftraditionalChinesemedicinediagnosis,andmodernmedicinealsoappliespulsesignalstothediagnosisandtreatmentofdiseases.Therefore,throughquantitativeanalysisofpulsesignals,wecanbetterunderstandthephysiologicalstatusandpathologicalchangesofthehumanbody.Thispaperproposesamethodofquantitativeanalysisofpulsesignalsbasedonwaveletpacketdecomposition.Themethodcaneffectivelyextractthecharacteristicparametersofpulsesignals,providinganewideaforthequantitativeanalysisofpulsesignals.
Keywords:Pulsesignal;Waveletpacketdecomposition;Characteristicparameters;Quantitativeanalysis.
1.引言
脉搏信号是人体内部某些重要机能的直接反映，是一种典型的非平稳、非线性信号。在中医诊断中，通过脉搏的感知和触摸评价来判断患者身体状况，是中医诊断学的重要内容。而现代医学也将脉搏信号应用于疾病的诊断和治疗，因此，对脉搏信号的定量分析，对于更好地了解人体生理状态和病理变化，具有重要意义。
传统的脉搏信号分析方法主要依赖于经验和主观感受，难以进行精确的定量分析。而小波分析具有时域与频域同时分析的能力，可以提取出脉搏信号中的各种特征参数，实现对脉搏信号的定量分析。本文提出了一种基于小波包分解的脉搏信号定量分析方法，通过对脉搏信号进行小波包分解，提取出多个小波包系数中的能量，以此作为脉搏信号的特征参数，实现了对脉搏信号的定量分析。
2.小波包分解
小波包分解是一种基于小波变换的信号分析方法，它将信号分解成不同的小波包系数，以此提取信号中的各种特征。小波包分解是小波变换的一种改进方法，它对信号的低频和高频分量进行了更加细致和全面的分析，提高了信号分析的精度和效率。
小波包分解的过程如下：先对信号进行一次小波变换，分解出信号的低频和高频分量；然后对低频分量进行二次分解，得到低频分量的低频和高频分量，同时对高频分量也进行二次分解。以此类推，进行n次小波包分解，就可以得到n+1个小波包系数，分别对应了信号的低频和高频分量。
3.脉搏信号定量分析
在脉搏信号定量分析中，我们可以对脉搏信号进行小波包分解，提取出多个小波包系数中的能量，以此作为脉搏信号的特征参数，进行脉搏信号的分类和识别。
脉搏信号的采集需要使用脉搏仪或者心电图机。本文选取了某个患者的脉搏信号作为实验数据，如图1所示。将该信号进行小波包分解，得到了6个小波包系数。图2显示了各个小波包系数的能量随时间的变化情况，可以看出随着小波包分解的次数增加，高频小波包系数的能量不断增大，而低频小波包系数的能量逐渐减小。
图1某个患者的脉搏信号
图2各个小波包系数的能量变化情况
通过将小波包系数的能量作为特征参数，可以对脉搏信号进行分类和识别。本文选取了5种不同的脉搏信号进行测试，分别是正常脉搏、浮脉、沉脉、弦脉和细脉。对这5种不同的信号进行小波包分解，得到了各自的小波包系数，如图3所示。通过计算各个小波包系数的能量，可以得到不同脉搏信号在各个小波包系数下的能量分布情况，如图4所示。
图3不同脉搏信号的小波包系数
图4不同脉搏信号在各个小波包系数下的能量分布情况
图4中，不同颜色代表了不同的脉搏信号，可以看