人体脉搏功率谱分析与中医脉诊机理研究

利用高性能的电子检测仪器和计算机提取人体桡动脉脉搏信号并获得了脉搏功率谱图( PSG)。谱能比 ( SER)被定义为脉搏功率谱上 1 0 Hz以下的谱能量与 1 0 Hz以上谱能量的比值。结果发现 ,健康人两手“寸、关”部位的 SER值均大于 1 0 0 ,而病人“寸、关”的某些特定部位的 SER值均小于 1 0 0 ,这些给出低 SER值的特定部位与人体的病变器官相对应 ,也正如中医所指出的那样。最后分析和讨论了这种新方法在中医脉诊的机理研究和人体健康领域中的潜在性应用。

基于神经网络方法的人体脉象识别研究

针对脉象本身的模糊性特点和中医辨识脉象的思维方式 ,研究了人工神经网络方法应用于人体脉象的识别问题。建立了一个 8- 5 - 7三层结构的脉象人工神经网络模型。采用输入样本的模糊化处理 ,并对 BP算法用加动量的自适应算法加以改进 ,因此大大减少了训练时间。经 2 80例脉象的识别检验 ,结果表明 ,该对 7种脉象的识别准确率平均为 87% ,比传统的模糊聚类方法提高了 1 2个百分点。

脉搏系统建模与脉象信息分析的研究进展

简要介绍了人体脉搏信息研究的意义、作用、方法及应用 ,重点从系统建模和信号分析角度综述了人体脉搏系统和脉搏信息研究的历史、现状和进展 ,并对存在的困难、问题和进一步研究的方法进行了分析。

从脉搏信号中准确提取呼吸和心率信息的新方法

采用功率谱估计的方法,从脉搏信号中准确提出了人体呼吸频率和心率值.结果表明,正常人的静息心率有很大差异,一般为0 625～1 615Hz(均值为1 025Hz),且呼吸频率的变化范围宽(男性为8 5～21 2次/min,女性为12 4～26 5次/min).对人体四种脉象信号功率谱能量及其分布进行了计算和比较,为揭示呼吸对脉象影响的机理和估计心率的稳定性提供了依据.

一种无创测定桡动脉脉搏波速度的方法及影响脉搏波速度的因素

提出了一种无创测定桡动脉脉搏波速度的有效方法．实验测定的结果表明，弦脉的脉搏波速度比同龄组平脉有显著性增大（P＜0．01或P＜0．05），细脉的脉搏波速度比同龄组平脉有所减小（P＜0．05），而滑脉与同龄组的平脉相比无显著性差异（P＞0．05）；脉搏波速度与动脉血压之间具有很大的相关性。最后结合临床诊断的意义分析和讨论了影响脉搏波速度的可能因素。

倒谱与解卷积技术在人体脉搏系统分析中的应用

提出了一种基于同态解卷的脉搏系统分析模型 ,研究了脉搏信号同态解卷的实现方法。获得了人体脉搏系统的传递函数和心脏激励源的特征波形。实验结果表明 ,健康人滑脉和平脉的脉搏系统分别具有 2个和 3个共振峰 ,动脉狭窄的脉搏系统存在 4个共振峰 ;用此方法获得的心脏激励源波形与左心室音的压力波形十分相似。说明本文的方法不仅可分析脉搏传输系统的特性 ,而且可分析心脏搏动节律的变异性、揭示心脏动力学的某些要素。

平脉与弦脉信号的声检测及两种谱研究

中医脉象的研究,首先要对正常人的脉象有所了解,然后才可能以常衡变,以变识病。本文采用一种高性能的声检测系统和频谱、倒谱分析技术,对94例健康人和32例高血压患者的脉象进行了检测和谱分析。结果表明:健康男性脉象频谱的第一主峰频率为1.213±0.166Hz,第二主峰频率为2.432±0.33Hz,第三主峰频率为3.640±0.483Hz,健康女性与之差异不大,但高血压弦脉之值明显比健康人的小。健康人5Hz以内的谱能量占总能量的90％左右,高血压仅占61％左右。而且发现,由倒谱可定量地反映出脉搏的强度大小并可准确地获得脉搏的周期值。

基于AR模型的人体脉象信号模糊聚类研究

根据一种新的模糊聚类方法 －Ｆ－ＰＦＳＲ（Ｆｕｚｚｙ Ｐｓｅｕｄｏ Ｆ－Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｒａｉｏ）聚类法，对人体 脉搏声信号（脉象信号）进行了聚类识别研究．首先对脉搏声信号作８阶ＡＲ模型拟合，模型系数 构成信号的特征集，其次采用Ｋ－Ｌ变换对特征集进行了压缩，最后对临床实测脉象信号进行了聚类 分析．实验结果表明，本文的聚类方法是可行和有效的．

高血压患者脉博信号的采集与频谱分析

根据人体脉博信号的特点，提出了一种对脉搏声信号进行检测和数据采集的方法。讨论了脉搏声信号采集和处理过程中各参数之间的关系及应选取的指标，介绍了脉搏信号的一种频域分析方法——功率谱分析，获得了两种脉搏信号的功率谱图。取检测对象１０８例，其中通过对６５例高血压患者、４３例健康人作为对照组的脉象信号的功率谱计算，发现高血压患者脉搏功率谱高频部分的能量分布较健康人发生了明显的变化，并从人体生理病理学的角度分析了变化的可能原因。

人体脉搏系统传递函数模型的参数估计与脉搏波仿真

为了揭示和研究人体脉搏系统的作用机理,文章从一种新的角度———系统分析和信号处理的角度建立了人体脉搏系统传递函数模型,获得脉搏系统传递函数的一般形式,结果表明传递函数只有极点而没有零点。根据脉象信号的实验测量数据对模型参数进行了估计。并运用此模型在计算机上成功地模拟了人体四种脉象信号,仿真结果与实际结果相符。

基于自适应神经网络模糊系统的混沌音频水印盲检测

自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro FuzzyInferenceSystem, ANFIS)是将Sugeno一阶模糊系统以网络的形式来实现而得到的一种多输入单输出的神经网络。它能够很好的模拟出输入输出之间的关系,且收敛速度快,误差小,所需训练样本少,非常有利于水印信号的盲分离。利用ANFIS良好的自适应控制能力提出了一种具有较强鲁棒性的DCT域音频水印盲检测算法,实验证明,该水印检测算法准确性高,时间代价小,具有较强的抗攻击性,很有实用价值。

舰船水下声场边界元法建模与计算机模拟

根据舰船声场的特性,将舰船水下声场简化为一特殊的半自由空间声辐射问题,利用边界元法(BEM)建立了舰船水下声场的数值计算模型。通过对声场边界条件的计算机仿真和计算,获得了部分计算结果。结果表明:由所建模型计算的舰船辐射声场与真实海域中的实测规律基本吻合,该文提出的方法是有效可行的。最后对存在的问题进行了讨论。

量子声学及其应用

量子声学是声学的一个前沿和刚刚活跃起来的分支 ,是继电子学、光子学之后发展迅速的一门新学科 .本文就量子声学的诞生、定义和所涉及的内容进行了讨论 ,较为系统地介绍了与量子声学有关的理论、材料、器件和应用进展 .

人体脉象信息的声学检测与倒谱分析

本文从振动与声学角度出发,提出了脉搏发生机理的声学模型。采用一种高性能的声检测系统和倒谱、倒滤波分析技术,对134例受试者的脉象进行了检测与分析,获得了倒谱特征值、传递函数谱及其共振峰频率等参数。发现人体三种主要脉象在两种谱上有显著差异。最后应用模糊模式识别的方法,拟合出脉象特征模糊集(?),经临床74例脉象验证,辨识效果良好。

低信噪比多径信道下的正交频分复用带宽自动估计

针对低信噪比多径信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的正交频分复用(OFDM)信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间—尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明,在不同多径信道且信噪比为-10 d B条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。

人体脉象成因初析

从人体生理病理学和中医学角度分析了脉搏形成的依据和影响脉象变化的因素。应用现代谱分析方法对人体几种常见疾病的脉象信号进行了处理,分析结果表明:四种脉象的功率谱均有差异,但倒谱上的特征差异比功率谱的更为显著。

声速法测定气体的比热比

本文采用一种较简单的声违法得到了气体比热比的计算公式，并依此公式通过实验测定了常见气体的比热比γ值。所得结果与理论值（准确值）吻合得很好，相对误差的平均值仅为０．６４％。

一种基于子波变换的水声被动信号去噪方法

根据水声被动信号的特点，采用二进子波变换理论，对水声被动信号进行多尺度分解，在子波变换的时频域对各分量进行分时分频相关分析和加权处理，然后通过子波反变换算法恢复出目标信号的时域分布。最后经舰船辐射噪声信号的去噪实验验证，表明该方法对水声被动信号的去噪具有良好的效果。

一种球面—抛物面组合型声反射聚焦器

用声聚焦系统获得细声束和高强度的声能,已被广泛地应用于无损检测、医学诊断和军事探测等领域.在声反射聚焦器中,最常见的是球面反射聚焦器,但球面型反射聚焦器存在焦点象差.即焦点位置随入射声束的高度不同而变化,仅当入射声束高度趋于零时焦点象差为零,焦点才恒定.通常,当θ≤30°(图1),即近轴声束入射时,可近似地把焦点视为不变.但是,此条件使聚焦器能接收到的声束宽度大大受到限制,焦点处不能获得很高的声强.本文分析了抛物面型声反射器的特点,