脉诊是传统医学中最具特色的一种。许多传统医学在公元前就对脉诊有详细的描述记载。这些传统的脉诊由于历史、社会的诸多原因，没能充分利用现代科学的进步，尽管有合理的内涵和丰富的经验，却一直停留在古代的形式和方法上，使它们的应用和发展受到了很大的限制。所以利用现代最新科学手段对脉诊进行现代化的研究是一项必须的工作，而脉诊客观化就是其中的关键。　　现有的脉象传感器获取脉象的数字信息还很有限，本文设计了两套新型脉象检测系统：触力和光电传感器融合的脉象检测系统与多点复合式脉搏压力检测系统。这两套系统在脉诊信号获取领域首次实现了脉搏压力波和血管位移信息的初步融合。其中光电和触力传感器融合的脉象检测系统用来同步检测不同切脉压力下在腕部寸、关、尺的血管收缩和舒张的位移信息；而多点复合式脉搏压力检测系统首次引入了脉象长短、脉象宽度等信息的检测和对寸、关、尺的定位，而且能在腕部的寸、关、尺同步检测。这两套设备都通过电机自动加压，传感器探头可以立体三维调节，而且即插即用。在脉象数字信息的获取上取得了一定的突破，做到了定位和加压更精确、获取信息更丰富和设备使用更方便。　　对于脉搏波中的高频噪声本文采用了软阈值小波降噪算法，即充分的去除了噪声又充分的保留了脉搏波信息。除了高频噪声之外，电源电压的波动还会使脉搏波畸变而产生伪峰。为了去除伪峰，本文提出了波高比的方法。这个方法不但去除了伪峰还计算出了脉搏波每个周期所含峰的个数。另外，由于是活体采样，志愿者的体动和呼吸会导致脉搏波的基线产生漂移。为了充分去除基线漂移本文设计了基于能量比的自适应级联滤波器。仿真试验和实际数据分析都表明本滤波器在去掉基线漂移和保留脉搏波有用信息方面比目前发现的几种滤波器都要好。基于波高比的去伪峰方法和自适应级联滤波器都可以分别用来去除其它生理信号的伪峰和基线漂移。　　当信号的获取和预处理都有了充分保证之后，脉象的数字特征就显得尤为重要了。本文模拟中医号脉首先对病人采集不同取脉压力下的脉搏波形，并将这一系列脉搏波组合成脉象，然后进行特征提取。脉象的数字特征包括静态特征、动态特征以及非线性动力学特征。这些特征是基于客观化之后的脉象，同医生号脉主观的脉象指感信息有所不同。本文对脉象提取了14个静态时域特征，11个动态特征，以及2个非线性动力学特征。为了更好的分析时间序列的形态复杂性，本文提出了高斯核近似熵算法。该算法在相对一致性、稳定性、精确性及抗噪等方面较原近似熵算法都有很大的提高。另外本文根据统计分析和一些中医专家经验对脉象的位、形、势、数等方面建立了数字特征描述，它们为后期筹建的中医脉象知识库奠定了基础。　　为了对中医脉象进行更有效的自动鉴别，本文还设计了三种脉象分类器。首先推广了动态时间规整算法，并将它用来区分形状不同的八种中医脉象(涩脉、尖顶弦脉、钝弦脉、凹陷弦脉、缓脉、单滑脉、双滑脉、芤脉)。推广后的动态时间规整算法比原始动态时间规整算法和微分动态时间规整算法有更高的精度。其次引入 Lempel-Ziv分解和粗粒化方法来分析脉象的节律，设计了脉象节律分类器来鉴别七种中医脉象(迟脉、缓脉、数脉、疾脉、促脉、结脉、代脉)。这种分类器首次自动的鉴别出了这七种节律特性比较明显的中医脉象。最后综合了脉象的位、形、势、数等特征，设计了模糊神经网络分类器来对中医脉象分类(浮脉、沉脉、伏脉、迟脉、缓脉、数脉、疾脉、促脉、结脉、代脉、虚脉、实脉、单滑脉、双滑脉、涩脉、尖顶弦、钝弦、凹陷弦、芤脉、濡脉)，取得了比较好的效果。　　脉象的运动生理和病理意义非常丰富。为了比较不同体质大学生运动前后的脉象变化差异，本文研究了105个健康青年学生运动前后仰卧体位下脉搏压力曲线的波动变化情况。发现同安静时的脉搏波相比较，这105个青年学生的脉搏波形有三种变化情况。这三种变化情况分别代表不同的体质。研究表明脉象在指导学生锻炼和研究运动生理上有重要意义。在校学生由于忽视锻炼而体质较差。本文还研究了长时间脉象序列复杂程度的动态变异情况，以及它们的临床意义及同心血管系统的关系。发现健康人的脉象复杂性高，其不同时段波形复杂性的动态变异性比较大。而且对刚安起搏器1～2个月期间的病人的脉象的研究结果进一步证明了用脉搏形态变异性来分析和判别人体的心血管系统状态是有意义且值得再继续深入下去的。本文还发现缺血性心脏病患者的动脉硬化在脉图上具有特异性改变，易于识别。