【摘 要】
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人体脉搏信号中隐藏了重要的生理和病理信息，但由于采集到的脉搏波中混入了不同的噪声，严重影响了波形特征点的准确识别。因此在比较了傅里叶变换与小波变换滤波效果的基础上，选
【机 构】
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南京大学电子科学与工程学院,南京森林警察学院警务技战术系
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人体脉搏信号中隐藏了重要的生理和病理信息，但由于采集到的脉搏波中混入了不同的噪声，严重影响了波形特征点的准确识别。因此在比较了傅里叶变换与小波变换滤波效果的基础上，选用小波变换的方法对脉搏波进行基线漂移和高频噪声的去除，极大地提高了脉搏波信号的信噪比，接着利用脉搏波的时空特点提出了一种识别6个关键特征点的快速算法。最后结合Matlab与Java语言各自的特点，采用混合编程的方式设计了实现上述算法的安卓客户端软件。经实际测试．脉搏波特征点的识别速度和识别准确率均达到了预期效果，具有很好的实用价值。
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