【摘 要】
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提出了一种适合于非平稳脉搏信号的特征提取方法。对在校学生和血管硬化患者两组各20例的脉搏信号进行分析，选择了具有多分辨分析特性的小波变换，分别对每例信号进行5层分解，提
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提出了一种适合于非平稳脉搏信号的特征提取方法。对在校学生和血管硬化患者两组各20例的脉搏信号进行分析，选择了具有多分辨分析特性的小波变换，分别对每例信号进行5层分解，提取出各尺度小波系数。根据小波系数与信号能量之间的等价关系，将归一化的各尺度小波系数能量值作为识别脉搏信号的特征向量。针对脉搏信号频谱特点并结合实验数据，改进了现有的能量特征提取算法。在样本有限的情况下，通过统计分析得出可以用改进的能量特征向量来区分心血管疾病患者和正常人群的结论。
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