中医脉诊是传统中医药不可或缺的一部分,中医通过脉诊可以进行疾病诊断及预后。脉象信息可以反映人体五脏六腑的生理病理信息,而这种信息是由医生手指感觉及临床经验呈现出来,缺乏统一的标准,且难以实现客观化。实现中医脉象客观化具有推动中医领域研究和推广的现实需求。本文以健康大学生、妊娠期女性及中老年慢性病患者三种不同人群脉象信息为研究对象,研究不同人群脉象特点,提取脉象信号的多域特征并进行特征分析,结合三种常用的特征选择算法选取能够反映不同体质人群脉象差异的多域典型特征,使用SVM分类器实现大学生体质识别。已经完成的工作包括:(1)首先,建立了健康大学生、妊娠期女性、中老年慢性病等典型人群的脉象数据库,其中健康大学生脉象数据307例,妊娠期女性脉象数据33例,中老年慢性病患者脉象数据75例,为后续不同人群的脉象分析提供了数据支持。(2)其次,对脉象信号进行多域特征提取及差异性分析。对预处理后的脉象信号进行多域特征提取,得到了时域、频域及时频域特征共132个;分析了寸、关、尺三个部位脉象特征间的相关性与差异性,及左、右手脉象间的差异性;结合不同人群的脉象特征分布分析了不同性别和不同体质健康大学生脉象特征的差异性,妊娠期女性与非妊娠期女大学生脉象特征的差异以及中老年慢性病患者与健康大学生脉象特征的差异。结果表明不同类型人群的部分脉象特征分布存在差异。(3)最后,结合多域特征与单个域特征的分类效果对比,基于基尼指数、Fisher Score、t-test等三种特征选择方法完成了基于多域脉象特征的大学生体质识别。结果表明多域特征有助于提高识别效果且多种特征选择方法的使用有助于得到可以稳定表征体质差异的典型相关特征。在此基础上,基于这些多域典型特征并利用SVM分类器展开了大学生不同体质的识别分析。结果证实了多域脉象特征应用于体质识别的有效性。