1对象与方法

    1.1研究对象 本研究于2019年3月随机选取苏州大学在校大学生共43名，其中健康男性25名，健康女性18名。采集左手关脉脉搏波，用于男女性别的识别研究，研究对象均知情同意。

    1.2信号采集与预处理 待测试者静坐15 min后，使用Pulsesensor光电脉搏传感器采集左手关脉脉搏波。由于呼吸、肌肉紧张、肢体抖动等因素[4，5]，部分脉搏波信号会含有噪声。采用小波变换进行去噪，兼顾去噪效果及波形失真问题。根据赵志强等[6]对小波常用的3种阈值去噪方法的分析对比，选用默认阈值法对部分含噪信号进行去噪处理，去噪前信号见图1，去噪后信号见图2。

    1.3特征分析

    1.3.1时域分析 一般认为脉搏波有6个特征点[7，8]，见图3。本处采用微分法提取对应特征点的时域特征，观察脉象时域波形，可初步看出每个特征点的位置是脉势转折处，其表现为导数为零的特性，因此，在Matlab上调用diff函数局部求取微分值，时域特征点提取标注，见图4。

    由于使用传感器采集脉搏波信号，无法精确掌握中医脉诊理论的脉象八要素[9]，通过直接观察特征点的时间、幅度的绝对大小无法与生理特性取得准确联系，因此需对各时域特征进行归一化处理，研究其相对大小的意义。

    1.3.2基于小波变换的谱能比分析 小波变换具有多分辨分析的特点，是一种时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法[10] ...... 如果您在使用手机等流览时无法查看或下载全文，可能是被搜索引擎失真“转码”，请点击屏幕最下方的“电脑版”或“原网页”访问。


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