中医独特的诊断方法及治病的疗效是令人惊叹的。随着现代科学技术的发展,对脉象信号越来越多地采用生物医学信号处理技术进行分析,以便更科学、更客观地揭示脉象的实质与特征。本论文的研究主要是基于这方面来进行的。高阶统计量分析是信号处理领域内的前沿性研究方向。高阶统计量描述了信号的高阶数字特征,不仅可以显示信号的幅度信息,也可以显示其相位信息,能解决非高斯,非线性问题,在理论上可以完全抑制高斯有色噪声的影响。其中,双谱估计是高阶统计量分析中最常用的一种方法,它包括非参数化法和参数化法两种。本文应用双谱估计直接法和参数化双谱估计三阶递归(TOR)法对15例吸毒者和22例正常人的脉象信号进行了分析。采用直接法对脉象信号进行了双谱估计,计算每个样本的双谱幅值归一化对角切片并将其作为特征向量来提取脉象信号的双谱幅值特征,应用主成分分析法提取主成分,用BP神经网络进行模式分类。据此判据,除正常人z14、z22和吸毒者b14被误判外,其余信号全被正确检测出来。采用参数化双谱估计三阶递归(TOR)法进行了双谱估计,计算每个样本的双谱幅值归一化对角切片并将其作为特征向量来提取脉象信号的双谱幅值特征,应用主成分分析法提取主成分,用BP神经网络进行模式分类,据此判据, 22例正常人全被检测出来,吸毒者中仅吸毒者b14被误判,识别率达到97.3%。分析结果表明,采用双谱估计并提取双谱对角切片来判别吸毒者和正常人的脉象信号,具有较高的识别率。本论文除对上述二种双谱估计方法的理论和算法进行了详细的阐述,还对主成分分析和BP神经网络的相关基础理论作了归纳。