摘要
根据人体脉象信号的特点,介绍了信号采集系统对脉象的采集,提供了脉象信号的一种频域分析方法---功率谱分析,应用快速傅里叶变换方法对脉搏信号进行分析,并通过读功率谱特征的分析和比较,最后,提出了利用径向型网络对4种脉象信号进行分类,以脉象信号的频谱特征作为神经网络输入时的训练结果的差异。尽管文中的训练样本有限,但仿真结果表明:对脉象信号的一些特定的特征值,利用神经网络进行识别是一种可行而有效的方法,在自适应、自学习能力方面较传统的模式识别方法具有明显的优越性。
The frequency domain analysis methods of pluse signals are introduced, and the pulse signals are processed by using the fast fourier transforms. The power spectral characteristics are analyzed and compared, and the network of RBF is used in the classification for four types of pulse signals.
出处
《自动化技术与应用》
2007年第8期38-39,33,共3页
Techniques of Automation and Applications
关键词
脉搏信号
信号处理
频域分析
pulse signals
signal processing
frequency domain analysis
