15、腕部脉搏分析的广义特征提取：从一维时间序列到二维矩阵

腕部脉搏分析的广义特征提取：从一维时间序列到二维矩阵

1. 引言

桡动脉脉搏是一种重要的生理信号，蕴含着人体健康状况的关键信息。自古以来，它就是中医四大诊断方法之一。过去，中医通过手指触摸手腕脉搏来判断患者的健康状况，但这需要至少5年的经验才能掌握，而且不同医生的诊断结果可能存在差异，这使得脉搏诊断被视为一门经验科学，阻碍了其发展。

如今，科学研究脉搏的方法是获取数字腕部脉搏波形，并运用计算方法分析脉搏模式与疾病之间的关联。现代临床研究表明，动脉弹性和内皮功能的丧失与高血压、高胆固醇血症和糖尿病等疾病相关，这些疾病会降低血管的柔韧性，增加血液循环系统的压力，进而使冠心病、糖尿病、动脉硬化和室性心动过速等内脏健康状况在脉搏中有所体现。

计算脉搏诊断通常需要信号处理和模式识别技术，整个过程包括数据收集与预处理、特征提取和模式分类三个阶段。

2. 腕部脉搏采集与预处理方法

2.1 腕部脉搏采集平台

中医过去常在寸、关、尺三个位置触摸患者的腕部脉搏。现在采用多通道融合传感器阵列的脉搏采集平台来收集这三个位置的腕部脉搏信号。通过魔术贴固定脉搏传感器，压力传感器将物理脉动转换为定量电压输出，光电传感器阵列检测血流变化。这些电信号依次经过放大滤波模块、模数转换和微数字信号处理（DSP），最终通过通用串行总线（USB）接口将数字脉搏波形存储在微软数据库（MDB）中，以便进一步处理和分析。

脉搏数据收集步骤如下：
1. 用指尖手动搜索“寸”“关”“尺”的大致位置。
2. 确定位置后，将传感器对准相应位置放在手腕上，通过调节旋钮微调三个通道的间隔和中心，以获得更稳定、振幅更高的脉搏信号。