摘要
本发明公开了一种智能中医脉诊系统,包括1)脉象信息采集模块,2)处理模块,且处理模块包括诊断数据库,3)诊断模块,4)可视化模块。本发明通过自适应傅立叶算法AFD、小波变换相结合的方法,能够更精确地分解复杂的脉搏信号,提取出关键的生理特征,提升脉诊信号处理的精度和可靠性,借助自适应傅立叶分解算法,系统能够精确提取脉搏信号中的关键特征,确保脉象类型分类的高准确率和一致性,通过深度学习模型能够准确识别多种常见的中医脉象类型,应对多样化和复杂的脉象类型,为中医诊断提供客观、准确的依据,这有助于减少中医诊断的主观性和不确定性,提高诊断的准确性和可靠性,提升了脉诊的准确性。
技术关键词
智能中医脉诊系统
脉象数据
FMCW雷达传感器
脉搏信号特征
联合分析法
可视化模块
诊断模块
中医脉象
脉象信息
中频信号
傅立叶
训练深度学习模型
卡尔曼滤波
频率
匹配追踪方法
信号处理
混频器
系统为您推荐了相关专利信息
智能评价系统
舌象图像
表达式
Morlet小波变换
特征提取模块
分类方法
分类网络
特征提取网络
脉搏信号特征
数据
脉搏波
脉象数据
波形识别技术
脉诊设备
信号采集装置
脉象数据
柔性传感器阵列
传感器单元
分类方法
人工智能医疗
肢体运动障碍
联合监测装置
周期性
非接触式
深度网络模型