中医有着悠久灿烂的历史,是古代人民在长期医疗实践中逐步形成和发展起来的医疗体系,是中华民族的瑰宝。闻诊作为中医诊断中收集疾病信息、诊察病情的方法之一,既有中医理论的支撑,在实践中又具有无损害、非侵入、方便易行等特点。然而由于历史条件的制约,传统中医理论带有很强的主观性,其诊断方法也缺乏客观、可量化的标准,被认为是一门经验科学,严重阻碍了中医学的发展。因此在数字信息时代,如何在保持中医诊断自身优势的基础上,将传统中医诊断学与现代计算机技术相结合,实现中医诊断的客观化、标准化,使其与现代科学技术发展方式相融合,是一项伟大而艰巨的任务。闻诊,即基于人体呼出气体的疾病诊断方式,以电子鼻技术的支撑而获得了飞快地发展。电子鼻技术,又称人工嗅觉系统,基本原理是利用气敏传感器感知气体成分进而捕获相应的反应信号,通过模式识别技术进行分析,依靠成熟的传感器技术支持和不断探索求新的算法设计,达到识别单一或复杂气体的能力。本文依据中医闻诊的基本原理,设计一种应用于闻诊的电子鼻设备,将气味分子信号转化为电信号并数字化,然后利用生物识别技术提取口腔气味病理特征并做识别。文章主要分为三个部分:电子鼻系统设计实现及改进,气味数据的预处理和特征提取算法,以及气味样本的分类。电子鼻系统的改进包括传感器的选择,传感器阵列的优化,传感器信号的调理、采集与通信,以及采样系统软件平台的搭建等。利用小波分析方法对气味样本数据提取特征的研究是本文的主要内容。气味样本数据是捕获的传感器阵列所在电路的调理电信号。传统的特征提取方法主要针对信号曲线的静态几何特征,如曲线的峰值、峰值位置、斜率和曲线下面积等,因为气敏传感器的响应不仅与气体的类型有关,还受温度、湿度和气体浓度的影响,所以静态的几何特征不能稳定的反映气体的类别信息。本文采用基于小波分析的特征提取方法,提取气味样本数据在频率空间中的特征。这些特征不仅可以稳健获取,更对不同类别气味样本具有很好的普遍性,能为后续的分类工作提供良好的特征数据。