本论文的研究工作是结合导师的横向科研课题“移动医疗支持系统用户端设备的研制”展开的。该设备可以检测人体的脉象生理信息,实现实时特征提取、特征融合、特征信息的分析以及识别等工作。论文在参考了大量文献的基础上提出了一种新的人体脉象生理信息的提取与识别方法,系统从结构上分为两个部分:生理参数采集单元、数据处理单元。生理参数采集单元负责采集人体的脉象信息,采用PVDF压电薄膜作为脉搏传感器来拾取人体的脉象信号;利用仪表放大器AD623来实现脉象信号的放大功能;选用ARM7TDMI核微处理器芯片LPC2132作为生理参数采集单元的中央控制器,并利用其自带的10位A/D转换器实现信号的数模转换;利用4M的Hash来存储用户的脉象信息。数据处理单元则负责数据的后续处理,采用小波分析法对前端生理参数采集单元采集到的原始数据进行滤波,通过对脉象信号的多尺度分析,提取出包含脉象信号特征的尺度空间并由此对信号进行还原,去除信号中存在的各种干扰。利用Visual Basic语言编写上位机数据处理软件,通过ACTIVEX控件调用MATLAB软件实现对前端采集到的原始信号的消噪处理,并编写脉象信号特征参数处理程序,通过软件图形界面给出消噪后的脉象波形以及根据特征值分析得的检测对象的生理病理信息。作者在论文的最后,通过实验的方式,采用脉搏波特征参数K值法对处理后的信号进行特征提取与分析,通过提取以及计算K值来分析被测对象的生理病理信息。课题的研究为给脉诊研究带来了一些新特性,为临床医学分析提供了参照。