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中医脉象信号的高阶统计量分析

作　者: 张继红
导　师: 蔡坤宝
学　校: 重庆大学
专　业: 电气工程
关键词: 高阶统计量双谱直接法非高斯AR 模型双谱切片脉象信号海洛因吸毒者
分类号: R318
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

脉诊是中医学中最具特色的诊断方法。随着现代科学技术的发展,人们希望能运用现代化的脉象采集仪器和信号处理方法,对传统的中医脉诊进行客观化研究与探讨。本论文的研究主要是基于这方面来进行的。高阶统计量分析是近几年国内外信号处理领域内的一个前沿课题。高阶统计量描述了信号的高阶数字特征,不仅可以显示信号的幅度信息,也可以显示其相位信息,能解决非高斯,非线性问题,在理论上可以完全抑制高斯有色噪声的影响。其中,双谱是最常用的高阶统计量。针对海洛因吸毒者和正常人的脉象信号的特征差异,本文成功地应用双谱估计直接法和两种非高斯AR模型对15例吸毒者和15例正常人的脉象信号进行了分析。采用直接法对脉象信号进行了双谱估计,选用双谱水平切片提取双谱特征,沿此切片对双谱进行求和运算,然后提取双谱和的相位作为区分吸毒者和正常人脉象信号的特征量,从而得到了初步的判据。据此判据,15 例吸毒者全被检测出来,但正常人Z01 和Z15 被误判。分析脉象信号的第一种非高斯AR 模型是采用TOR 法辨识的,并根据获得的AR 参数估计了脉象信号的标准化双谱,同样选用水平切片上标准化双谱和的相位作为区分吸毒者和正常人脉象信号的特征量,得到了初步的判据。据此判据,15 例吸毒者和14 例正常人被检测出来,仅正常人Z15 被误判。分析脉象信号的第二种非高斯AR 模型是q =0时的非高斯ARMA 模型,是采用ARMA 模型的AR 辨识方法进行辨识的,并根据辨识出的AR 参数分别估计了脉象信号的标准化双谱幅值以及相位。在采用标准化双谱幅值水平切片进行分析时,发现吸毒者的双谱谱峰比正常人的更突出,据此得到了初步判据。据此判据,除吸毒者B13 和正常人Z01 外,其他脉象信号均被正确地检测出来。在采用标准化双谱相位主值水平切片进行分析时,发现吸毒者和正常人脉象信号在特定频率区间上的相位主值具有明显差异,并得出了初步的判据。据此判据,吸毒者B03、B13 和正常人Z01 被误判,其他脉象信号被正确地检测出来。分析结果表明,对于脉象信号,在同样的双谱特征提取技术下,利用基于TOR法的参数化双谱估计方法比传统双谱估计直接法具有更好的检测识别效果。本论文除对上述三种双谱估计方法的理论和算法进行推导、验证,还对高阶统计量的相关基础理论做了较系统的阐述,以及对双谱特征提取技术进行了研究。

全文目录

中文摘要  4-5
英文摘要  5-9
1 绪论  9-16
  1.1 课题研究的目的及意义  9-11
  1.2 脉象信号分析的发展及国内外研究现状  11-12
  1.3 高阶统计量理论的发展及国内外研究现状  12-14
  1.4 本论文的研究工作  14-16
2 脉象信号  16-18
  2.1 脉搏、脉象与脉象图  16
  2.2 脉象信号的采集  16-17
  2.3 脉象信号的选取  17-18
3 高阶统计量  18-28
  3.1 高阶矩和高阶累积量  18-24
    3.1.1 矩和累积量的定义  18
    3.1.2 矩和累积量之间的关系  18-19
    3.1.3 矩和累积量的性质  19
    3.1.4 平稳随机过程的矩和累积量  19-21
    3.1.5 各态遍历性  21
    3.1.6 高斯过程的高阶矩和高阶累积量  21-24
  3.2 高阶累积量谱  24-28
    3.2.1 矩谱和累积量谱的定义  24-25
    3.2.2 双谱的对称关系  25-26
    3.2.3 非高斯白噪声过程的高阶累积量谱  26-27
    3.2.4 非高斯线性过程的高阶累积量谱  27-28
4 传统双谱估计及在脉象信号分析中的应用  28-40
  4.1 传统双谱估计  28-32
    4.1.1 概述  28
    4.1.2 间接法  28-29
    4.1.3 直接法  29-30
    4.1.4 复解调法  30
    4.1.5 传统双谱估计的性能  30-31
    4.1.6 Hinich 检验  31-32
  4.2 双谱特征提取技术研究  32-35
    4.2.1 概述  32
    4.2.2 积分双谱和选择双谱  32-33
    4.2.3 双谱一维切片研究  33-35
  4.3 应用双谱估计直接法分析脉象信号  35-38
  4.4 软件编制  38
  4.5 结论  38-40
5 参数化双谱估计及在脉象信号分析中的应用  40-64
  5.1 概述  40-42
  5.2 三阶递归法(TOR)及在脉象信号分析中的应用  42-49
    5.2.1 三阶递归法(TOR)  42-43
    5.2.2 参数化双谱估计步骤  43-45
    5.2.3 非高斯AR 模型在脉象信号分析中的应用  45-48
    5.2.4 软件编制  48
    5.2.5 结论  48-49
  5.3 ARMA 模型的AR 辨识及在脉象信号分析中的应用  49-62
    5.3.1 AR 参数的可辨识性  49-52
    5.3.2 AR 阶数确定  52-53
    5.3.3 AR 参数估计  53-55
    5.3.4 三阶累积量估计  55
    5.3.5 参数化双谱估计步骤  55-56
    5.3.6 非高斯AR 模型在脉象信号分析中的应用  56-60
    5.3.7 软件编制  60
    5.3.8 结论  60-62
  5.4 传统双谱估计与参数化双谱估计的比较  62-64
6 结论  64-66
致谢  66-67
参考文献  67-70
附录  70-71
独创性声明  71
学位论文版权使用授权书  71

中医脉象信号的高阶统计量分析

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