中医历史悠久,源远流长,是中华民族的瑰宝,而中医脉诊虽位居四诊(望、闻、问、切)之末,但却是中医望症辨治中最重要的一环,它是进行病因综合分析从而得出正确诊断结论的一项客观指标。在我国脉诊的客观化研究由来已久,尤其是建国后国内外许多学者都在致力于脉象客观化的研究。高血压是世界上最常见的心血管疾病,常引起心、脑、肾等脏器的并发症,严重危害着人类的健康。近年来,随着我国经济的迅速发展,人们的生活条件日益改善,我国高血压患病率明显上升,以35岁至74岁高发患病年龄段,及2000年我国人口和人口构成推算,高血压病患者已达1.3亿,我国已成为世界上高血压危害最严重的国家。本课题以高血压患者的脉象信号为研究对象,以中医脉象学、数字信号处理技术以及神经网络技术为理论基础,研究了高血压脉象形成的原因,建立了一个基于腕带式传感检测装置的高血压脉象信号辨识系统。该系统使用腕带式压力传感装置来采集患者脉象信息,并将采集到的脉象数据送入终端进行数据分析。在脉象数据分析辨识系统中,采用脉象时频分析和功率谱能量分析方法,建立了基于BP神经网络脉象系统模型,通过MATLAB7.0编程,实现了三层Levenberg-Marquardt BP神经网络的设计、训练和仿真,完成了对高血压脉象信号的时频域特征分析和研究。通过对高血压病患者的脉象采样和测试与分析,表明,该系统的辨识准确率可达90%。本课题利用时频分析方法和神经网络技术建立了高血压脉象信号实时辨识系统,其研究结果在中医脉诊客观化研究方面有很高的实用价值,该研究方法可应用到其他相关病症的检测中,研究成果具有重要的现实意义,具有可推广性。