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针对人体生理状态判别问题，提出从时域中提取脉搏周期和主波高度这2个参数作为支持向量机的输入特征向量，通过有监督学习的训练方法构建二分类模型，从脉搏的角度将人的生理状态分为普通状态和事件状态。通过人体在运动、睡眠、喝酒3种状态下的实验，对SVM的分类性能进行了统计分析和评价，并验证了SVM对人体生理状态判别具有良好的效果。