中医将脉象视为生命的语言,它蕴含了丰富的人体健康状况信息。但由于中医脉象在教学中难度很大,临床脉诊时分歧较多,使脉诊经验无法交流。脉诊的定性化和主观性大大影响了其精度和可行性,成为中医脉诊应用、发展和交流的制约因素。随着传感器技术和计算机处理技术的发展,人们开始致力于脉诊的客观化,希望用现代科学技术的方法和仪器,推进脉诊的科学性。高阶统计量是研究非线性和非高斯信号的有效工具,它在信号检测、特征提取以及谐波恢复等方面具有特有的优越性。本文主要应用倒双谱和三阶倒谱熵对脉象信号进行特征提取及分类识别研究。我们通过对脉图的形态分析,在频域脉搏图中提取特征信息以及采用模式识别系统进行分类识别等,在国内外已有不少报道,但算法还不够完善。本课题在总结前人工作的基础上,对脉象数据的特征提取,脉象的识别进行了研究。主要工作包括以下几个方面:首先,在对国内外人体脉象客观化研究方法进行比较的基础上,针对以往脉象特征提取算法单一地从频域提取特征值存在一些缺点,本文提出了多种基于倒双谱的特征参数提取方法:倒双谱的对角切片的零分量值、倒双谱对角切片中m = 1, n=1时的分量值、特定区间倒双谱峰态系数值、特定区间内三阶倒谱熵值。虽然这几种方法各自的识别效果还是可以,但是运算量较大,识别有些复杂。其次,鉴于模式识别方法既简单又易于实现的特点,特别是在建立脉象信号识别模型时能减少数据的计算量,因而能够获得到较好的识别精度及较快的响应速度,本文在深入研究脉象数据特征的基础上,构建了基于倒双谱和马氏距离的辨识系统。并用它们对正常健康人和吸毒病人两类脉象信号进行了成功识别,平均识别率可以达到87.5%,为以后临床实验提供参考。实验表明,采用本文提出的基于倒谱提取的特征参数和马氏距离组成的模型进行的中医脉象信号分析识别时,识别正确率取得了一定效果。本文的研究是针对不同人体中医脉象信号而提出的一种脉象特征提取与识别方法,这一研究对于脉象客观化、脉象模型识别和现代信号处理技术在医疗辅助诊断中的应用,推动传统医学现代化具有积极意义。