摘要
脉搏波蕴含着丰富的生理和病理信息，利用脉搏波进行疾病诊断具有重要的研究价值和临床意义。
本文首先介绍了脉搏波的基本概念、特征参数及其与疾病的关系，然后分别从信号采集与预处理、特征提取与选择、疾病诊断模型构建以及系统实现等方面对基于脉搏波的疾病诊断系统进行了全面的综述，并着重对近年来深度学习在该领域的应用进行了分析。
最后总结了现有研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：脉搏波；疾病诊断；特征提取；机器学习；深度学习
#1.1脉搏波脉搏波是指心脏搏动时，由心室射血冲击主动脉壁产生的压力波，并沿着动脉管壁以弹性扩张和收缩的形式传播至毛细血管的波动现象。
它是一种生物力学信号，蕴含着丰富的生理和病理信息，可以反映心血管系统的健康状况。
#1.2脉搏波特征参数脉搏波的形态特征可以反映心血管系统的功能状态，常用的特征参数包括时域特征、频域特征和非线性特征等。
时域特征：主要包括脉搏波的幅度、时间、面积等参数，例如脉搏波速度(PWV)、心率(HR)、脉搏波传导时间(PTT)等。
频域特征：主要通过对脉搏波进行频谱分析得到，例如心率变异性(HRV)、脉搏波功率谱等。
非线性特征：主要用于描述脉搏波信号的非线性动力学特性，例如样本熵、近似熵、Lyapunov指数等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
