随着生活压力的增大,亚健康问题越来越严重,已经严重影响着人们的生活。目前,国内外对亚健康的评判主要是问卷调查的方式,这种方法存在主观随意性、且耗时。本文提出了一种脉搏信号与神经网络相结合的亚健康识别方法,首先提取脉搏信号的特征值,然后经过BP神经网络计算,实现对人体亚健康状态的客观识别。本文的主要工作有:(1)用MATLAB编程实现脉搏信号的预处理和特征值的提取。这些特征值可用于训练和测试不同结构的BP神经网络。(2)在ARM平台上实现对串口脉搏数据的读取与实时显示,并对读取的脉搏数据进行预处理和提取脉搏信号特征值。(3)利用特征值训练BP神经网络,在QT平台上编写了亚健康识别应用程序。通过对脉搏信号特征值网络运算,实现了亚健康脉搏信号的分类识别。(4)将亚健康脉搏识别程序移植到ARM平台中。本文设计的亚健康脉搏识别系统,成功提取了脉搏信号的特征值,实现了对脉搏信号亚健康状态的识别。实验表明,该方法可用于对亚健康状态的检测。