小波变换在吸毒者脉象信号分析中的应用研究
发布时间：2020-12-06 18:09
中医独特的诊断方法及治病的疗效是有目共睹的。随着传感器技术和计算机处理技术的发展,人们开始致力于脉诊的客观化研究,希望用现代科学技术的方法和仪器,推进中医脉诊的现代化,这也是本文进行研究的目的。本论文着重对小波分析的基本概念和基本理论进行了详细的阐述,并探讨了其物理意义,在利用多分辨率分析和小波包变换分析脉象信号时,对算法进行了推导、验证和应用。本论文还对离散时间信号小波变换的尺度谱和尺度-小波能量谱定义进行了论证,并证明了离散时间信号经过离散小波变换后它的能量等于所有系数的模的平方和。小波分析是一种在时域和频域均具有良好局域性的分析方法,尤其适用于非平稳信号的处理。本文应用小波分析的多分辨率分析算法分析了15例海洛因吸毒者和15例正常人脉象信号。通过小波变换的低频尺度谱图,找出了海洛因吸毒者与正常人脉象信号之间的显著差异,初步提出了用于划分吸毒者和正常人的判据,根据该判据,15例正常人全被检测出来,而吸毒者B06和B11被误检为正常人。本文还利用小波包变换对脉象信号进行了分析。通过小波包变换的尺度谱图,发现在一定的尺度和小波包参数以及一定的时间段内,海洛因吸毒者与正常人脉象信号的尺度...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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n 2 10 1( )gn( )2 1 38( ) 2 3 38( )2 3+38( ) 2 1+38所以公式 (2.47)和(2.48)中的 k =0,1,2,3。令信号( )x n为初始信号序列{ ( )}anJ，取 J = 4, j=1，即对初始信号序列{ ( )}anJ进行 3 个尺度的离散小波变换。利用小波变换多分辨率分析的快速分解公式(2.47)和(2.48)将初始信号序列{ ( )}anJ分解为：{{ ( )} { ( )} { ( )} { ( )}}andndndn1123, ,,。然后利用公式(2.58)求出信号的总能量，再利用离散时间信号的小波尺度谱的定义分别求出它的低频尺度谱和各个尺度下的高频尺度谱。取一例正常人(表 3.1 中记为 Z09)和一例吸毒者(表 3.1 中记为 B07)的脉搏波信号进行分析，由于信号能量主要分布在 0 ~10Hz 的低频段，所以本文只给出尺度 j =1的低频尺度谱aP 的谱图，如图 3.4 所示，图中 Pa(1)表示低频尺度谱。令1n表示低频尺度谱的采样点，则从图 3.4 中我们可以明显看出, j =1时吸毒病人脉搏信号分布在 [ ]1n = 6,13时间区域内的低频尺度谱 Pa(1)明显高于正常人的低频尺度谱，即在该尺度与时间区域内吸毒病人的低频尺度--小波能量( )1aE 值大于正常人的对应值。
重庆大学硕士学位论文 3 应用小波变换分析脉象信号－小波能量( )1aE ，E 代表信号的总能量 E ，‘ ’代表正常人的对应值，‘ ’代表吸毒者的对应值。从图 3.5 和表 3.1 中可以看出：吸毒病人在上述区域内的低频尺度－小波能量( )1aE 与总能量 E 之比的百分值一般显著高于正常人。将每一例信号的低频尺度－小波能量( )1aE 与总能量 E 之比的百分值作为特征参数，根据表 3.1 所示，我们可以取 13 作为划分吸毒者和正常人的临界参数，若某受测者的该特征参
【参考文献】：
期刊论文
[1]尺度-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 程军圣,于德介,杨宇,邓乾旺. 振动工程学报. 2004(01)
[2]珍爱生命 拒绝毒品[J]. 马雪琴,金志刚,胡德荣. 首都师范大学学报(自然科学版). 2003(03)
[3]基于高斯线调频小波变换能量谱的齿轮故障诊断[J]. 成琼,于德介,程军圣. 振动与冲击. 2002(02)
[4]应用连续小波变换提取机械故障的特征[J]. 刘刚,屈梁生. 西安交通大学学报. 2000(11)
[5]小波尺度图分析法及其在超声血流多普勒信号中的应用[J]. 张平,刘颖,刘志言,沈毅,于建宏. 航天医学与医学工程. 2000(02)
[6]应用小波变换尺度谱检测行波暂态信号[J]. 林坚,沈志广,虞宗炜. 上海交通大学学报. 1999(09)
[7]基于小波包变换的弱震相识别方法[J]. 刘希强,周蕙兰,郑治真,沈萍,杨选辉,马延路. 地震学报. 1998(04)
[8]小波能量谱及其在热带太平洋SSTA多时间尺度结构研究中的应用[J]. 吴洪宝. 南京气象学院学报. 1997(03)
[9]中医脉诊的图象化和定量化[J]. 费兆馥,张志枫. 自然杂志. 1995(05)
[10]脉诊研究进展[J]. 张力. 山东中医学院学报. 1995(04)
硕士论文
[1]基于小波变换的暂态电能质量信号的检测与分析研究[D]. 熊玲玲.武汉大学 2004
[2]基于小波分析的中医脉象识别的研究[D]. 姜涛.河海大学 2003
[3]连续小波变换在中医脉象信号处理中的应用[D]. 谢家宇.重庆大学 2002
[4]人工智能理论研究及测控技术在中医脉象辨识中的应用[D]. 王崇骏.河海大学 2001
本文编号：2901811
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
db2小波Fig2.1db2wavelet
n 2 10 1( )gn( )2 1 38( ) 2 3 38( )2 3+38( ) 2 1+38所以公式 (2.47)和(2.48)中的 k =0,1,2,3。令信号( )x n为初始信号序列{ ( )}anJ，取 J = 4, j=1，即对初始信号序列{ ( )}anJ进行 3 个尺度的离散小波变换。利用小波变换多分辨率分析的快速分解公式(2.47)和(2.48)将初始信号序列{ ( )}anJ分解为：{{ ( )} { ( )} { ( )} { ( )}}andndndn1123, ,,。然后利用公式(2.58)求出信号的总能量，再利用离散时间信号的小波尺度谱的定义分别求出它的低频尺度谱和各个尺度下的高频尺度谱。取一例正常人(表 3.1 中记为 Z09)和一例吸毒者(表 3.1 中记为 B07)的脉搏波信号进行分析，由于信号能量主要分布在 0 ~10Hz 的低频段，所以本文只给出尺度 j =1的低频尺度谱aP 的谱图，如图 3.4 所示，图中 Pa(1)表示低频尺度谱。令1n表示低频尺度谱的采样点，则从图 3.4 中我们可以明显看出, j =1时吸毒病人脉搏信号分布在 [ ]1n = 6,13时间区域内的低频尺度谱 Pa(1)明显高于正常人的低频尺度谱，即在该尺度与时间区域内吸毒病人的低频尺度--小波能量( )1aE 值大于正常人的对应值。
重庆大学硕士学位论文 3 应用小波变换分析脉象信号－小波能量( )1aE ，E 代表信号的总能量 E ，‘ ’代表正常人的对应值，‘ ’代表吸毒者的对应值。从图 3.5 和表 3.1 中可以看出：吸毒病人在上述区域内的低频尺度－小波能量( )1aE 与总能量 E 之比的百分值一般显著高于正常人。将每一例信号的低频尺度－小波能量( )1aE 与总能量 E 之比的百分值作为特征参数，根据表 3.1 所示，我们可以取 13 作为划分吸毒者和正常人的临界参数，若某受测者的该特征参
【参考文献】：
期刊论文
[1]尺度-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 程军圣,于德介,杨宇,邓乾旺. 振动工程学报. 2004(01)
[2]珍爱生命 拒绝毒品[J]. 马雪琴,金志刚,胡德荣. 首都师范大学学报(自然科学版). 2003(03)
[3]基于高斯线调频小波变换能量谱的齿轮故障诊断[J]. 成琼,于德介,程军圣. 振动与冲击. 2002(02)
[4]应用连续小波变换提取机械故障的特征[J]. 刘刚,屈梁生. 西安交通大学学报. 2000(11)
[5]小波尺度图分析法及其在超声血流多普勒信号中的应用[J]. 张平,刘颖,刘志言,沈毅,于建宏. 航天医学与医学工程. 2000(02)
[6]应用小波变换尺度谱检测行波暂态信号[J]. 林坚,沈志广,虞宗炜. 上海交通大学学报. 1999(09)
[7]基于小波包变换的弱震相识别方法[J]. 刘希强,周蕙兰,郑治真,沈萍,杨选辉,马延路. 地震学报. 1998(04)
[8]小波能量谱及其在热带太平洋SSTA多时间尺度结构研究中的应用[J]. 吴洪宝. 南京气象学院学报. 1997(03)
[9]中医脉诊的图象化和定量化[J]. 费兆馥,张志枫. 自然杂志. 1995(05)
[10]脉诊研究进展[J]. 张力. 山东中医学院学报. 1995(04)
硕士论文
[1]基于小波变换的暂态电能质量信号的检测与分析研究[D]. 熊玲玲.武汉大学 2004
[2]基于小波分析的中医脉象识别的研究[D]. 姜涛.河海大学 2003
[3]连续小波变换在中医脉象信号处理中的应用[D]. 谢家宇.重庆大学 2002
[4]人工智能理论研究及测控技术在中医脉象辨识中的应用[D]. 王崇骏.河海大学 2001
本文编号：2901811
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