脈象儀信號分析主要包括三個(gè)階段,信號預處理階段主要是對信號本身的質(zhì)量、穩定程度、表現形式等進(jìn)行提升和優(yōu)化;特征提取階段是針對特定的應用,提取可以使信號種類(lèi)彼此差異擴大化的信息;模式分類(lèi)階段是根據提取的特征進(jìn)行分類(lèi),和相關(guān)研究。

1、時(shí)域和頻域

由于脈象儀?設備的差異,不同的設備所采信號提取的特征也略有差異,但是主要方法有時(shí)域分析、頻域分析等。時(shí)域分析方法是使用多,也是直觀(guān)的特征提取方式,但有時(shí)特征點(diǎn)劃分不明顯,切割不準確,隨機誤差較大。時(shí)域特征有多種劃分方式,沒(méi)有統一結論,特征的生物學(xué)意義也有待進(jìn)一步探究。頻域分析是將時(shí)域脈搏信號轉化為頻率域表示,提取頻率的特征?，F在的一些頻域方法如小波,在生理信號的處理上得到了大量應用。

2、生物特征識別模式

分類(lèi)的目的在于建立不同脈象與不同疾病之間的聯(lián)系,主要使用句法模式識別、聚類(lèi)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、統計模式識別等方法。但到目前為止,脈象信息的計算機特征提取和識別的結果能使人滿(mǎn)意,難點(diǎn)在于脈象作為人體生物特征,其蘊含的信息不僅表現在波形上,還有強弱、節律等特征,如何綜合運用這些特征有待解決;傳統醫學(xué)定義的同一脈象在不同人之間也存在差異,如何同一脈象的個(gè)體差異也是個(gè)問(wèn)題;傳感器采集的信號如何與醫生號脈的主觀(guān)感受建立聯(lián)系也是個(gè)難點(diǎn)。

脈象儀?在處理高頻噪聲方面,小波理論的多分辨率特性得到了廣泛利用,可以更加細化的處理信號。與傳統濾波方式相比,小波在消除噪聲方面的效果更好,而且原信號中的細節點(diǎn)能夠得到很好地保留?；€(xiàn)漂移是脈象信號、心電信號等人體生物特征中常見(jiàn)的一種干擾,消除的方法有中值濾波、曲線(xiàn)擬合、高通濾波和形態(tài)學(xué)處理等方式。