脉诊是中医诊断中一种非常重要的技术,在中医学中占有重要的地位。然而脉诊具有主观性大、不能客观记录等缺点,在目前中医与现代科技结合的背景下,脉诊的客观化研究具有重要的现实意义,也是对中医继承和发展的一种新思路。本文的研究主要是基于脉象识别展开的。首先,介绍了脉象识别的理论基础,分析了脉搏波信号的生理意义及脉象采集装置的工作原理,之后的研究以脉搏波信号为对象展开。其次,重点研究了脉搏波信号的特征提取方法及原理,包括频域特征是时域特征两方面。频域分析方法是目前信号处理领域中的重要内容,利用小波变换良好的时-频局部化特征,以小波变换技术将脉搏波信号转化为频域信号后可以很方便地分析出信号的频域成分。主要采取多尺度分析方法,将信号在4个尺度上分解,提取不同尺度上的能量作为表征不同脉象的特征参数,此外,还提取了信号的周期图法功率谱特征作为识别参数。时域特征直观、易于理解,包含有重要的时域信息,本文将频域特征和时域特特征结合起来作为输入参数,可以较全面地反映脉象的特征。最后,分析了基于LM算法的BP网络的理论及迭代过程,LM算法收敛速度快,可以大大缩短网络收敛时间,BP网络具有非线性映射、自适应并行计算的特点,因此采用基于LM算法的BP网络实现脉搏波信号的分类。研究表明,在输入向量良好的情况下,可以达到较高的识别准确率。本文所做的工作是对中医脉象智能化识别的一次尝试,实验也表明,在各环节都做好的情况下,脉象的识别能达到一定的精度,可以为临床提供一定的参考价值,是一种可行而有效的设计。