基于脉搏波的亚健康识别之特征提取与选择研究
发布时间：2021-07-29 19:47
亚健康介于健康与疾病之间,是机体患病前的过渡阶段,它的有效诊断对于疾病的预防有很大的帮助。机体的生理心理一切微弱变化均会体现在脉搏之中,通过脉搏波研究人体是否处于亚健康状态已经越来越引起人们的关注。基于脉搏波的亚健康识别包括信号采集、预处理、特征提取、特征选择以及亚健康识别五个部分。以下是本文的主要工作:以亚健康测评表为基础判断人的健康和亚健康状态,利用华科HK-2000C数字脉搏传感器采集了两类脉搏波信号。使用自适应噪声完备集合经验模态分解算法结合排列熵对脉搏波进行了去噪处理。提出将傅里叶级数系数和多尺度熵引入特征集合,从时域、频域和非线性三个维度联合提取了 54个脉搏波特征。提出了一种混合特征选择算法（Laplacian mRMR SVM-RFE,LMSR）以实现特征矩阵的降维。该算法分别计算原始特征集合中每个特征的拉普拉斯（Laplacian）得分和最大相关最小冗余（minimum Redundancy-Maximum Relevance,mRMR）得分,获取得分低于Laplacian得分平均值和高于mRMR得分平均值的特征子集。分别将两个子集的并集和交集作为支持向量机递归特征消...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
亚健康领域重要事件时间线
西安科技大学全日制工程硕士学位论文82脉搏波的采集与预处理脉搏微弱且难以捉摸，如果将其与现代科学技术结合起来，可以使脉象诊断更加客观化。然而实验的顺利进行需要真实可靠的数据支撑，目前国内外没有统一的、标准的亚健康脉搏波数据库，因此需要实测获取实验所需脉搏数据。脉搏信号作为低频信号，在采集时容易受到噪声影响而产生改变。在获得数据之后，需要先对其进行去噪处理以减少噪声的干扰。本章主要介绍脉搏波信号的采集与预处理部分。2.1脉搏波的采集2.1.1采集装置通过使用脉搏传感器获取脉搏数据，可以将人体脉搏波中蕴含的丰富信息进行量化，使脉搏波的变化情况完整地呈现在电脑屏幕上，极大地便利了脉搏研究方面的探索。本文使用压力脉搏传感器完成脉搏数据的采集工作，图2.1中所示为合肥华科HK-2000C数字脉搏传感器，该脉搏传感器的换能原件为PVDF材料，压电性能良好。传感器内部不仅包含补偿原件、感温原件、信号调理电路，而且还包括极限调整、A/D转换等电路，操作者在使用时方便快捷。将USB接入电脑，就能够在电脑屏幕实时地输出脉搏波形。图2.1合肥华科HK-2000C数字脉搏传感器压力脉搏传感器具有无创、无痛、抗干扰能力好、灵敏度高、性能稳定可靠等特质，图2.1所示的传感器相关指标如表2.1所示。
2脉搏波的采集与预处理9表2.1传感器指标指标指标值压力量程-50~+300mmHg灵敏度2000μV/mmHg灵敏度温度系数1*10-4/℃精度0.5%重复性0.5%迟滞0.5%过载100倍2.1.2采集方法脉搏数据采集工作主要包括填写亚健康状态测评表、采集数据、划分数据等，总体流程如图2.2所示。图2.2脉搏数据采集流程图在采集脉搏波之前，每位被测者都需要填写亚健康状态测评表（详见附录A），填
【参考文献】：
期刊论文
[1]特征选择方法综述[J]. 李郅琴,杜建强,聂斌,熊旺平,黄灿奕,李欢. 计算机工程与应用. 2019(24)
[2]中医治未病思想与亚健康状态的关系分析[J]. 热孜亚·艾热提,阿依加玛丽·阿卜杜外力. 世界最新医学信息文摘. 2019(54)
[3]脉搏波分析方法及其应用[J]. 张永会,高长青,王嵘. 北京生物医学工程. 2019(03)
[4]基于PCANet的脉搏信号亚健康检测[J]. 艾玲梅,薛亚庆. 光电子·激光. 2019(03)
[5]一种用CEEMDAN和排列熵去除脉搏信号噪声的方法[J]. 张红,王龙,李小娜. 中国科技论文. 2019(03)
[6]Analysis of Pulse Signals Based on Array Pulse Volume[J]. CUI Ji,TU Li-ping,ZHANG Jian-feng,ZHANG Shao-liang,ZHANG Zhi-feng,XU Jia-tuo. Chinese Journal of Integrative Medicine. 2019(02)
[7]中医脉学探究[J]. 方辉,杨介钻,肖党生. 中医临床研究. 2018(24)
[8]中医体质辨识在治未病中的应用分析[J]. 张天宏. 中国处方药. 2018(07)
[9]基于脉象分析的亚健康状态识别[J]. 莫太平,王彦丽. 桂林电子科技大学学报. 2017(06)
[10]中医脉诊学现代化研究[J]. 林炳岐,关静,戴宁,李峰. 世界中医药. 2017(07)
本文编号：3309942
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
亚健康领域重要事件时间线
西安科技大学全日制工程硕士学位论文82脉搏波的采集与预处理脉搏微弱且难以捉摸，如果将其与现代科学技术结合起来，可以使脉象诊断更加客观化。然而实验的顺利进行需要真实可靠的数据支撑，目前国内外没有统一的、标准的亚健康脉搏波数据库，因此需要实测获取实验所需脉搏数据。脉搏信号作为低频信号，在采集时容易受到噪声影响而产生改变。在获得数据之后，需要先对其进行去噪处理以减少噪声的干扰。本章主要介绍脉搏波信号的采集与预处理部分。2.1脉搏波的采集2.1.1采集装置通过使用脉搏传感器获取脉搏数据，可以将人体脉搏波中蕴含的丰富信息进行量化，使脉搏波的变化情况完整地呈现在电脑屏幕上，极大地便利了脉搏研究方面的探索。本文使用压力脉搏传感器完成脉搏数据的采集工作，图2.1中所示为合肥华科HK-2000C数字脉搏传感器，该脉搏传感器的换能原件为PVDF材料，压电性能良好。传感器内部不仅包含补偿原件、感温原件、信号调理电路，而且还包括极限调整、A/D转换等电路，操作者在使用时方便快捷。将USB接入电脑，就能够在电脑屏幕实时地输出脉搏波形。图2.1合肥华科HK-2000C数字脉搏传感器压力脉搏传感器具有无创、无痛、抗干扰能力好、灵敏度高、性能稳定可靠等特质，图2.1所示的传感器相关指标如表2.1所示。
2脉搏波的采集与预处理9表2.1传感器指标指标指标值压力量程-50~+300mmHg灵敏度2000μV/mmHg灵敏度温度系数1*10-4/℃精度0.5%重复性0.5%迟滞0.5%过载100倍2.1.2采集方法脉搏数据采集工作主要包括填写亚健康状态测评表、采集数据、划分数据等，总体流程如图2.2所示。图2.2脉搏数据采集流程图在采集脉搏波之前，每位被测者都需要填写亚健康状态测评表（详见附录A），填
【参考文献】：
期刊论文
[1]特征选择方法综述[J]. 李郅琴,杜建强,聂斌,熊旺平,黄灿奕,李欢. 计算机工程与应用. 2019(24)
[2]中医治未病思想与亚健康状态的关系分析[J]. 热孜亚·艾热提,阿依加玛丽·阿卜杜外力. 世界最新医学信息文摘. 2019(54)
[3]脉搏波分析方法及其应用[J]. 张永会,高长青,王嵘. 北京生物医学工程. 2019(03)
[4]基于PCANet的脉搏信号亚健康检测[J]. 艾玲梅,薛亚庆. 光电子·激光. 2019(03)
[5]一种用CEEMDAN和排列熵去除脉搏信号噪声的方法[J]. 张红,王龙,李小娜. 中国科技论文. 2019(03)
[6]Analysis of Pulse Signals Based on Array Pulse Volume[J]. CUI Ji,TU Li-ping,ZHANG Jian-feng,ZHANG Shao-liang,ZHANG Zhi-feng,XU Jia-tuo. Chinese Journal of Integrative Medicine. 2019(02)
[7]中医脉学探究[J]. 方辉,杨介钻,肖党生. 中医临床研究. 2018(24)
[8]中医体质辨识在治未病中的应用分析[J]. 张天宏. 中国处方药. 2018(07)
[9]基于脉象分析的亚健康状态识别[J]. 莫太平,王彦丽. 桂林电子科技大学学报. 2017(06)
[10]中医脉诊学现代化研究[J]. 林炳岐,关静,戴宁,李峰. 世界中医药. 2017(07)
本文编号：3309942
本文链接：https://www.wllwen.com/yixuelunwen/swyx/3309942.html
