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脉搏波的频谱蕴含丰富的病理信息，但其复杂的频谱计算和分类是临床应用的瓶颈之一．本文引入模式识别技术，建立了心血管疾病的自动识别专家系统，为脉搏波频谱分析在临床中的应用开辟了新的研究思路．首先采用小波变换在多分辨率层次上提取脉搏波的频域特征，不仅获得了各个频带的谱能分量，而且得到了频谱分布参数小波熵；然后采用贝叶斯判别分析法建立自动识别模型，对频域特征进行分类．临床采集了30例冠心病人和30例正常人的脉搏波信号，对识别模型进行了训练，最后对模型进行了交互验证．结果表明，该识别模型对冠心病人的识别准确率为83