基于高阶统计量方法的亚健康脉象信号分析与研究

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亚健康是指无器质性病变的一些功能性改变,是人体介于健康与疾病之间的一种中间状态,即过渡状态,其身体上和心理上均没有疾病,但主观上却有许多不适的症状和心理体验。中医学认为亚健康状态是人体阴阳失衡、脏腑功能失调的初始状态,脉象信号中蕴涵着丰富的人体生理病理信息,是传递和窥视体内功能变化的窗口。因此做为中医诊断中最重要的脉诊是诊断亚健康状态的最佳诊断方法,通过脉象信号的分析对亚健康状态进行评估也是本文的研究目的。本文从理论上论证了基于脉象信号分析对亚健康评估的可行性,并提出了一种通过分析与研究脉象信号来识别亚健康状态的方法。针对健康状态和亚健康状态的脉象信号的特征差异,本文成功地应用传统双谱估计和参数化双谱估计对10例健康状态和10例亚健康状态的脉象信号进行了分析研究。根据脉象信号双谱估计的相位特征图,发现在特定范围内健康状态的双谱估计相位值均明显低于亚健康状态的对应值。因此以平均相位值为特征参量,初步提出了用于划分健康状态与亚健康状态的临界参数。在参数化双谱估计中,对脉象信号整个数据段进行阶次辨识和参数估计,然后应用残差时间序列法和q切片法对脉象信号进行了双谱估计,并在此基础上使用平均相位法对脉象信号的双谱估计值进行了分析。研究结果表明,传统双谱估计和参数化双谱估计都能够对脉象信号进行较好的分类识别,二者的识别率都较高。本论文对高阶统计量的基础概念做了较系统的阐述,对双谱的基本理论进行了详细的阐述,探讨了其物理意义,并通过实例对传统算法和模型参数算法进行了验证和应用。
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