亚健康状态(Sub-health State)是指人的机体没有明确的疾病,但活力与适应力呈不同程度减退的一种生理状态,是一种介于健康与疾病之间的生理功能降低的状态,它既能向健康状态转化,又能向疾病状态转化,进一步发展为各种疾病,严重影响着人们的健康。亚健康的表现非常复杂,对它的诊断主要靠一些生化指标和问卷调查,至今为止还没有一个在国内外获得公认的标准。脉搏信号和心电信号是两种常见的人体生理信号,它们都蕴涵着大量丰富的与人体健康状况密切相关的生理病理信息,是传递和窥视体内功能变化的窗口。本文以信号处理的角度入手,通过分析脉搏心电信号来评估亚健康状态,并通过实验验证了该方法的可行性和有效性。本文主要研究内容如下:首先,在综述国内外研究现状的基础上,分析了利用脉搏心电信号中蕴涵的信息来评估亚健康状态的可行性。其次,利用脉搏图像传感器和MP425数据采集卡组建了脉搏图像与心电信号的多信息同步采集系统。相机在摄像时通过接口电路能够对外输出脉冲信号,本文将此脉冲信号作为同步信号,将其与数据采集卡的外触发端相连,以实现两个采集动作的同时启动;设计了亚健康实验,完成脉搏图像与心电信号的多信息同步采集。然后,利用动态图像处理技术从脉搏图像中获取脉搏波形,此方法能够真实完整地反映实际的脉搏信息;针对数据采集过程中存在的噪声,选用小波变换对信号进行消噪处理,以获得较干净的信号;在介绍信号特征提取方法的基础上,利用时频域分析方法、非线性分析方法进行脉搏心电特征提取。最后,采用主成分分析(PCA)对所提特征进行降维处理,以剔除特征之间的冗余信息,并利用改进的线性判别式分析(LDA)算法进行亚健康状态的分类识别。实验结果表明,提取的特征能够有效地反映脉搏心电特征的变化,且LDA算法在对亚健康状态识别应用中取得了较好的效果,结果令人满意。由此可见,利用脉搏心电特征来评估亚健康状态是可行的。