| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究的意义 | 第8-9页 |
| ·脉象信号分析发展及研究现状 | 第9-11页 |
| ·脉象信号分析系统的研究历史 | 第9-10页 |
| ·脉象分析方法的发展和现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-13页 |
| 2 脉象信号 | 第13-16页 |
| ·脉搏、脉象与脉象图 | 第13-14页 |
| ·脉象信号的预处理 | 第14-15页 |
| ·消除稳态分量 | 第14-15页 |
| ·样本的滤波操作 | 第15页 |
| ·样本的归一化 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 3 脉象信号的采集 | 第16-20页 |
| ·脉象信号的采集实验装置 | 第16-17页 |
| ·采集过程 | 第17-18页 |
| ·脉搏信号的选取和实验数据来源 | 第18页 |
| ·脉搏信号的选取 | 第18页 |
| ·实验数据的来源 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 4 脉象信号的特征提取 | 第20-35页 |
| ·频域特征提取 | 第20-27页 |
| ·频域特征提取的基础理论 | 第20-24页 |
| ·脉象信号研究参数的选择 | 第24页 |
| ·脉搏信号频谱分析 | 第24-27页 |
| ·软件编制 | 第27页 |
| ·非参数化双谱估计 | 第27-33页 |
| ·双谱估计的应用 | 第29-30页 |
| ·应用非参数化双谱估计分析脉象信号 | 第30-32页 |
| ·软件编制 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 5 基于径向基神经网络的脉象信号识别 | 第35-48页 |
| ·神经网络模式识别的研究 | 第35-36页 |
| ·神经网络的基础理论 | 第36-38页 |
| ·生物神经元 | 第36-37页 |
| ·人工神经元模型 | 第37页 |
| ·神经网络的分类 | 第37-38页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第38页 |
| ·径向基神经网络 | 第38-42页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第38-42页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱的应用 | 第42页 |
| ·RBF神经网络对脉象频谱分布的识别 | 第42-45页 |
| ·RBF神经网络对脉象信号的频谱特征及平均相位的识别 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |