脉诊是我国传统中医最具特色的一项诊断方法,医生通过按触人体不同部位的脉搏来体察健康状况,进而诊断各种疾病。然而,这一简便、无创的诊断方法,很大程度上依赖医生的经验和主观感受,缺乏客观诊断标准。因此,脉诊的客观化研究具有重要的意义。近年来,研究人员将现代信息处理技术与传统的脉象诊断结合,采用信号处理与模式识别方法对脉象信号进行分析诊断。本文尝试对健康人、肝硬化患者两类脉象信号进行分析,初步探索使用脉象信号区分健康人与肝硬化患者。由于脉象信号是一种微弱的生理信号,在采集的过程中因受到其它设备的干扰,而引进噪声；同时,受被采集者的体动、呼吸等干扰而产生基线漂移。在进一步分析之前要对信号进行预处理。本文使用离散小波变换去噪：首先使用db6小波对信号进行6层分解,然后使用软阈值法对高频系数量化,最后进行重构,得到去除噪声的信号。本文使用新的阈值法来识别脉搏波周期,把各个周期的起始点作为已知点,使用三次样条插值法去除基线漂移。特征提取是指从干净的脉象信号中提取有用信息。因为特征信息直接用于模式分类,所以特征提取方法将影响分类准确率。本文不仅使用已有的时域方法、降维方法提取特征,还尝试使用新的装箱方法提取特征,实验表明,装箱方法提取的特征能取得较好的分类准确率。提取特征之后,本文使用K邻近方法与支持向量机方法进行模式分类。实验结果显示,使用K邻近方法对装箱方法提取的特征进行分类,分类结果最好,准确率达到87.09%。这表明本文使用的方法具有一定的可行性,脉象的客观化研究可用于辅助诊断一个人的健康状况。