【摘 要】
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近年来，心血管疾病的发病率和死亡率日趋增加，而中医脉诊作为一种无创伤诊断手段，能很好的监测心血管疾病。但中医一直靠医生个人体察患者脉象给出诊断建议，使得中医的传授和发展
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近年来，心血管疾病的发病率和死亡率日趋增加，而中医脉诊作为一种无创伤诊断手段，能很好的监测心血管疾病。但中医一直靠医生个人体察患者脉象给出诊断建议，使得中医的传授和发展受到很大的阻碍。因此为了提高中医的诊疗水平，让中医走向世界，中医的现代化、客观化、标准化是一个急待解决的问题。
本课题以心血管疾病为切入点，对常用脉象分析算法提出改进并用软件实现，主要包括以下内容：论文先对脉象信号进行零相位数字滤波、自动平移窗口自适应阈值脉象分割、自相关对齐提取脉象信号的平均波形等预处理；在时域中改进原有特征提取算法，提出在脉象速率图中利用自动平移直线寻找近似的过零点来寻找不明显的脉象特征点，通过脉象特征变异性分析和互相关分析对脉象特征进行筛选；论文还利用已提取的特征对各类脉象特征和常用分类算法的分类性能进行了研究：最后结合Visual StudioC#．NET和Measurement Studio建立了一个脉象分析系统，实现了预处理、提取脉象特征及生成特征报表等功能。
新颖的预处理方法使脉象具有很好的保真性，能很好的分割脉象的每一个周期；改进的特征提取算法很好的解决了时域特征不明显导致不易提取的问题。实验证明，用此算法提取的特征能很好地被用于正常人和冠心病患者的分类，并且时域特征的分类效果要好于频域特征，二次判别式分析的分类效果要好于线性分析和K-Means聚类等常用分类算法，实验中分类正确率最高可达到90％。
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