【摘 要】
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为了提高国民健康水平，快速检测亚健康状态，通过研究人体脉象的变化，设计了用于亚健康识别的脉象检测系统。该系统分为信号采集模块和分类识别模块。信号采集模块使用压力传感器
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60964001);广西自然科学基金(D200220)
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为了提高国民健康水平，快速检测亚健康状态，通过研究人体脉象的变化，设计了用于亚健康识别的脉象检测系统。该系统分为信号采集模块和分类识别模块。信号采集模块使用压力传感器采集人体脉搏信号，对信号中存在的噪声干扰，运用8层小波分析对脉搏信号进行滤波去噪，并对去噪后的波形进行周期化分割和重采样，提高了提取的特征值精度。分类识别模块根据特征值构建特征向量，并通过支持向量机建立亚健康分类模型，对健康人群和亚健康人群的脉搏信号进行分类识别。实验结果表明，该系统对亚健康状态的识别达到了较高的准确率。
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